名称 | 全球再解析の日本域高解像(10km)ダウンスケーリングデータ |
版 | v1.0 |
略称 | JP10 |
DOI | doi:10.20783/DIAS.139 |
メタデータID | JP1020230727061853-DIAS20221121113753-ja |
名前 | Kei Yoshimura |
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組織名 | Scripps Institution of Oceanography |
住所 | USA, 92093, CA, La Jolla, 9500 Gilman Dr. 0224 |
電話番号 | +1-858-534-5096 |
ファクシミリ番号 | +1-858-534-8561 |
電子メールアドレス | keiyoshi08@gmail.com |
名前 | DIAS事務局 |
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組織名 | 国立研究開発法人海洋研究開発機構 |
住所 | 日本, 236-0001, 神奈川県, 横浜市, 金沢区昭和町3173番25 |
電子メールアドレス | dias-office@diasjp.net |
名前 | Kei Yoshimura |
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組織名 | Scripps Institution of Oceanography |
電子メールアドレス | keiyoshi08@gmail.com |
名前 | Masao Kanamitsu |
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組織名 | Scripps Institution of Oceangraphy |
電子メールアドレス | mkanamitsu@ucsd.edu |
名前 | Hideki Kanamaru |
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名前 | Wataru Ohfuchi |
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名前 | Kei Yoshimura |
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creation : 2009-01-01
水平解像度10km・時間解像度1時間での、NCEP/NCAR再解析を元にした日本域力学的ダウンスケーリングデータ。期間は1948年から2006年。大気場の基本的な変数(気温・風速・オメガ・高度・湿度等)と診断変数(降水・蒸発・流出・混合層高さ・表層大気状態・放射等)を含む。大気場の詳細の解析や、例えば水文学や農学などの別の分野への応用に有用である。
climatologyMeteorologyAtmosphere
開始日 | 1948-01-01 |
終了日 | 2006-12-31 |
時間分解能 | Hourly |
北限緯度 | 49.163 |
西限経度 | 119.96 |
東限経度 | 151.577 |
南限緯度 | 22.123 |
Japan, Korea and surrounding oceans
キーワードタイプ | キーワード | シソーラス名 |
---|---|---|
theme | ATMOSPHERIC PROCESSES > Regional modeling, HYDROLOGY > Hydrometeorology | AGU |
theme | Climate | GEOSS |
キーワードタイプ | キーワード | シソーラス名 |
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theme | DIAS > Data Integration and Analysis System | No_Dictionary |
Similar products of reanalysis downscaling are available. : http://cec.sdsc.edu/
ファイルダウンロード : https://data.diasjp.net/dl/storages/filelist/dataset:139
The data was produced in Earth Simulator Center with the Earth Simulator.
配布識別名 | 配布バージョン | 配布に関する説明 |
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GRIB | Version 1 | The contents of the data is writen in Data Remarks. |
スクリプス海洋学研究所で開発されたRegional Spectral Model (RSM; Kanamitsu et al. 2005)が使用されている。RSMではサイン波とコサイン波の二次元空間スペクトルを用いる。モデルの設定は、カリフォルニア域でのダウンスケーリングデータ(CaRD10, 10 km California Reanalysis Downscaling; Kanamitsu and Kanamaru, 2007)に使用されたものと基本的に同じであるが、日本域(22.123–49.163N and 119.960–151.577E)をカバーしていることと、側方境界条件の影響範囲が狭い点が異なる。CaRD10と同様に、大きなスケールの誤差を小さくするためにスペクトルナッジング手法(scale selective bias correction, SSBC; Kanamaru and Kanamitsu 2007)を、1)1000km以上のスケールの風速の摂動(外力データからの差)を0.9の係数をもって緩和する 2)領域全体の平均気温・平均湿度の摂動をゼロにする 3)地形の違い起因する表面気圧の領域平均値の差を調整する という条件で適用している。
ファイルは一時間ごとに分けられており、以下の変数がそれぞれのファイルに格納されている。
[Variable Code] [# of Layer] [GRIB ID] ** [Description of variable]
===
HGTprs 25 7,100,0 ** Geopotential height [gpm]
RHprs 25 52,100,0 ** Relative humidity [%]
SPFHprs 25 51,100,0 ** Specific humidity [kg/kg]
TMPprs 25 11,100,0 ** Temp. [K]
UGRDprs 25 33,100,0 ** u wind [m/s]
VGRDprs 25 34,100,0 ** v wind [m/s]
VVELprs 25 39,100,0 ** Pressure vertical velocity [Pa/s]
ALBDOsfc 0 84,1,0 ** surface Albedo [%]
ALHTFsfc 0 236,1,0 ** Adjusted latent heat [W/m^2]
BGRUNsfc 0 234,1,0 ** surface Baseflow-groundwater runoff [kg/m^2]
CNWATsfc 0 223,1,0 ** surface Plant canopy surface water [kg/m^2]
CPRATsfc 0 214,1,0 ** surface Convective precip. rate [kg/m^2/s]
DLWRFsfc 0 205,1,0 ** surface Downward long wave flux [W/m^2]
DSWRFsfc 0 204,1,0 ** surface Downward short wave flux [W/m^2]
DSWRFtoa 0 204,8,0 ** top of atmos Downward short wave flux [W/m^2]
ECPYsfc 0 180,1,0 ** canopy reevaporation [W/m^2]
GFLUXsfc 0 155,1,0 ** surface Ground heat flux [W/m^2]
HGTsfc 0 7,1,0 ** surface Geopotential height [gpm]
HPBLsfc 0 221,1,0 ** surface Planetary boundary layer height [m]
ICECsfc 0 91,1,0 ** surface Ice concentration (ice=1;no ice=0) [fraction]
LANDsfc 0 81,1,0 ** surface Land cover (land=1;sea=0) [fraction]
LFTX4sfc 0 132,1,0 ** surface Best (4-layer) lifted index [K]
LFTXsfc 0 131,1,0 ** surface Surface lifted index [K]
LHTFLsfc 0 121,1,0 ** surface Latent heat flux [W/m^2]
PEVPRsfc 0 145,1,0 ** surface Potential evaporation rate [W/m^2]
PRATEsfc 0 59,1,0 ** surface Precipitation rate [kg/m^2/s]
PRESsfc 0 1,1,0 ** surface Pressure [Pa]
PRMSLmsl 0 2,102,0 ** Pressure reduced to MSL [Pa]
PTENDsfc 0 3,1,0 ** surface Pressure tendency [Pa/s]
PWATclm 0 54,200,0 ** atmos column Precipitable water [kg/m^2]
QUFLXclm 0 202,200,0 ** Vertical integrated moisture flux zonal [kg/m/s]QVFLXclm 0 203,200,0 ** Vertical integrated moisture flux meridional [kg/m/s]
SFCRsfc 0 83,1,0 ** surface Surface roughness [m]
SHTFLsfc 0 122,1,0 ** surface Sensible heat flux [W/m^2]
SLTYPsfc 0 154,1,0 ** Soil type [ND]
SNOEVsfc 0 230,1,0 ** snow sublimation [W/m^2]
SNOHFsfc 0 229,1,0 ** surface Snow phase-change heat flux [W/m^2]
SOILW1 0 144,112,10 ** 0-10 cm undergnd Volumetric soil moisture [fraction]
SOILW2 0 144,112,2760 ** 10-200 cm undergnd Volumetric soil moisture [fraction]
SPFH2m 0 51,105,2 ** 2 m Specific humidity [kg/kg]
SRWEQsfc 0 64,1,0 ** surface Snowfall rate water equiv. [kg/m^2/s]
TCDCclm 0 71,200,0 ** atmos column Total cloud cover [%]
TCDClcl 0 71,214,0 ** low cloud level Total cloud cover [%]
TCDCmcl 0 71,224,0 ** mid-cloud level Total cloud cover [%]
TCDChcl 0 71,234,0 ** high cloud level Total cloud cover [%]
TMAX2m 0 15,105,2 ** 2 m Max. temp. [K]
TMIN2m 0 16,105,2 ** 2 m Min. temp. [K]
TMPsfc 0 11,1,0 ** surface Temp. [K]
TMP2m 0 11,105,2 ** 2 m Temp. [K]
TMPSoil1 0 11,112,10 ** 0-10 cm undergnd Temp. [K]
TMPSoil2 0 11,112,2760 ** 10-200 cm undergnd Temp. [K]
UGWDsfc 0 147,1,0 ** surface Zonal gravity wave stress [N/m^2]
UFLXsfc 0 124,1,0 ** surface Zonal momentum flux [N/m^2]
UGRD10m 0 33,105,10 ** 10 m u wind [m/s]
ULWRFsfc 0 212,1,0 ** surface Upward long wave flux [W/m^2]
ULWRFtoa 0 212,8,0 ** top of atmos Upward long wave flux [W/m^2]
USWRFsfc 0 211,1,0 ** surface Upward short wave flux [W/m^2]
USWRFtoa 0 211,8,0 ** top of atmos Upward short wave flux [W/m^2]
VGWDsfc 0 148,1,0 ** surface Meridional gravity wave stress [N/m^2]
VEGsfc 0 87,1,0 ** surface Vegetation [%]
VFLXsfc 0 125,1,0 ** surface Meridional momentum flux [N/m^2]
VGRD10m 0 34,105,10 ** 10 m v wind [m/s]
VGTYPsfc 0 225,1,0 ** surface Vegetation type (as in SiB) [0..13]
WATRsfc 0 90,1,0 ** surface Water runoff [kg/m^2]
WEASDsfc 0 65,1,0 ** surface Accum. snow [kg/m^2]
JP10データ(以下本データ)は、その広い普及が新しい科学的知見の発見と現象理解につながるという信念のもと、科学コミュニティーに対して自由に公開しています。ここに書かれた条項に加え、DIASのデータ使用制約条項にも従ってください。本データの公開は、正式な出版を意味するものではありません。私たちは、スクリプス海洋学研究所実験的気候予測センター(以下ECPC)が本データに関連した作業に対して正当な評価受けることについて、各ユーザーの倫理と誠意に依存しています。本データを潜在的な出版やプレゼンテーションのために使用する場合は、その開始時にECPCまで通知する必要があります。また、成果を出版する際には、本データの品質と制限に関する表現を校閲するため、投稿前に原稿をECPCまで送信する必要があります。
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“ 本研究では、[データ提供者の名称]が提供する[データセットの名称]を利用した.またこのデータセットは、文部科学省の補助事業により開発・運用されているデータ統合解析システム(DIAS)の下で,収集・提供されたものである. ”