名称 | 全国5kmメッシュアンサンブル気候予測データ |
DOI | doi:10.20783/DIAS.657 |
メタデータID | d4PDF_5kmDDS_JP20240128190245-DIAS20221121113753-ja |
名前 | 川瀬宏明 |
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組織名 | 気象庁気象研究所 |
住所 | 日本, 305-0052, 茨城県, つくば市, 長峰1-1 |
電子メールアドレス | d4pdf_5kmdds_jp@jamstec.go.jp |
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 | 川瀬宏明 |
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組織名 | 気象庁気象研究所 |
電子メールアドレス | hkawase@mri-jma.go.jp |
名前 | 川瀬宏明 |
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組織名 | 気象庁気象研究所 |
電子メールアドレス | hkawase@mri-jma.go.jp |
creation : 2023-09-19
日本全国を対象に、d4PDFの過去実験・4度上昇実験を気象研究所非静力学地域気候モデル(NHRCM)により5kmにダウンスケーリングしたデータセット。
climatologyMeteorologyAtmosphere
開始日 | 1950-07-21 |
終了日 | 2011-09-06 |
時間分解能 | Hourly |
北限緯度 | 60 |
西限経度 | 110 |
東限経度 | 165 |
南限緯度 | 15 |
次元の名称 | 次元の分割数 | 次元の解像度 |
---|---|---|
row | 550 | 5 (km) |
column | 755 | 5 (km) |
vertical | 13 | 1000, 975, 950, 925, 900, 875, 850, 800, 700, 600, 500, 300, 200 (hPa) |
time | 1 (hour) |
キーワードタイプ | キーワード | シソーラス名 |
---|---|---|
theme | Atmosphere > Precipitation > Rain, Atmosphere > Precipitation > Snow, Atmosphere > Atmospheric Temperature > Air Temperature | GCMD_science |
キーワードタイプ | キーワード | シソーラス名 |
---|---|---|
theme | DIAS > Data Integration and Analysis System | No_Dictionary |
配布識別名 | 配布バージョン | 配布に関する説明 |
---|---|---|
netCDF | 4 |
・利用目的
特に制限しません。ただし、内容を告知なく変更することがあります。また、このデータを利用して生じるいかなる損害についても、責任は負いません。利用者の責任での利用をお願いします。
・再配布
データを連絡なく第三者に再配布しないでください。
・免責事項
本データの作成には細心の注意を払っておりますが、利用者が本データを利用することによって生じる、いかなる損害についても作成者責任を負うものではありません。
・謝辞
以下の例にならった記載をお願いします。
日本語:本研究では文部科学省気候変動予測先端研究プログラムのもと、地球シミュレータを用いてd4PDFを全国5kmメッシュで力学的ダウンスケールしたデータを使用した。
英語:This study utilized the 5-km ensemble dynamical downscaling data, which was created by the JAMSTEC Earth Simulator under the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT) Program for the advanced studies of climate change projection (SENTAN).
・論文の引用
本データセットの記述論文として以下の引用をお願いします。
Kawase et al. (2023) , Identifying robust changes of extreme precipitation in Japan from large ensemble 5-km-grid regional experiments for 4K warming scenario. Journal of Geophysical Research, JGR-Atmosphere, https://doi.org/10.1029/2023JD038513.
・共著
データセット作成者が深く解析等に寄与した場合を除き、データセット作成者を共著とすることは求めません。
データ提供者がデータ利用規約を定めていない場合は,DIASサービス利用規約(https://diasjp.net/terms/)およびDIASプライバシーポリシー(https://diasjp.net/privacy/)が適用されます.
DIASサービス利用規約とデータ提供者によるデータ利用規約に齟齬がある場合は,データ提供者によるデータ利用規約が優先して適用されます.
本研究では文部科学省気候変動予測先端研究プログラムのもと、地球シミュレータを用いてd4PDFを全国5kmメッシュで力学的ダウンスケールしたデータを使用した。
このデータセットを利用して学会発表,論文発表,誌上発表,報告などを行う場合は,以下を参考に謝辞を記載すること.また,データ提供者が示す謝辞の記載方法がある場合は,それも併記すること.
“ 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. ”
Kawase et al. 2023, Identifying robust changes of extreme precipitation in Japan from large ensemble 5-km-grid regional experiments for 4K warming scenario. Journal of Geophysical Research, JGR-Atmosphere, https://doi.org/10.1029/2023JD038513