セッション概要
| 大気水圏科学(A) | |||
|---|---|---|---|
| セッション小記号 | 大気科学・気象学・大気環境(AS) | ||
| セッションID | A-AS12 | ||
| タイトル | 和文 | WCRP全球降水実験(GPEX)―降水科学と予測の高度化 | |
| 英文 | Advancing Precipitation Science and Prediction: The WCRP Global Precipitation Experiment (GPEX) | ||
| タイトル短縮名 | 和文 | GPEX | |
| 英文 | GPEX | ||
| 代表コンビーナ | 氏名 | 和文 | 谷田貝 亜紀代 |
| 英文 | Akiyo Yatagai | ||
| 所属 | 和文 | 弘前大学大学院理工学研究科 | |
| 英文 | Hirosaki University | ||
| 共同コンビーナ 1 | 氏名 | 和文 | 寺尾 徹 |
| 英文 | Toru Terao | ||
| 所属 | 和文 | 香川大学教育学部 | |
| 英文 | Kagawa University | ||
| 共同コンビーナ 2 | 氏名 | 和文 | 堀之内 武 |
| 英文 | Takeshi Horinouchi | ||
| 所属 | 和文 | 北海道大学地球環境科学研究院 | |
| 英文 | Faculty of Environmental Earth Science, Hokkaido University | ||
| 共同コンビーナ 3 | 氏名 | 和文 | Hui Su |
| 英文 | Hui Su | ||
| 所属 | 和文 | Hong Kong University of Science and Technology | |
| 英文 | Hong Kong University of Science and Technology | ||
| 発表言語 | E | ||
| スコープ | 和文 |
降水の正確な観測・モデル化・予測は、地球システム科学における基本的かつ依然として困難な課題であり、水資源の持続的管理や防災・減災に直接関わる重要なテーマである。この課題に取り組むため、世界気候研究計画(WCRP)は「全球降水実験(Global Precipitation Experiment, GPEX)」をライトハウス・アクティビティとして立ち上げた。GPEXは、2025年に科学運営委員会(SSG)および作業部会(WG)が正式に発足し、降水科学に関する国際的な協働を推進する取り組みである。 本セッションでは、GPEXの4つの主要課題に関連する研究発表を広く募集する。 1.不確実性の低減、2.プロセス理解、3.モデル改良、4.応用とCapacity Building。 特に、Atmospheric River(大気の河)、MCS(メソスケール対流系)、TC(熱帯低気圧)、モンスーンなどの主要降水システムに焦点を当てた研究も歓迎する。 |
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| 英文 |
Accurate observation, modeling, and prediction of precipitation remain fundamental challenges in Earth system science and are key to sustainable management of water resources and disaster risk reduction. The World Climate Research Programme (WCRP) launched the Global Precipitation Experiment (GPEX) as a Lighthouse Activity to advance international collaboration in precipitation science. This session invites contributions that address the four primary science questions of the GPEX Science Plan: 1. Uncertainty Reduction: Quantifying and reducing uncertainties in precipitation estimates over land and ocean using advanced technologies and multi-source data fusion. 2. Process Understanding: Advancing understanding of moist processes and their interactions with atmospheric dynamics and other Earth system components. 3. Model Improvement: Reducing model errors and improving parameterizations and physical-AI integration. 4. Applications and Capacity Development: Applying improved precipitation data and forecasts to enhance regional resilience, early warning systems, and climate adaptation. Research focusing on key precipitating systems - such as atmospheric rivers, mesoscale convective systems, tropical cyclones, and monsoons - is especially welcome. This session aims to bring together observationalists, modelers, and application scientists to advance the understanding and predictability of precipitation in support of the GPEX mission. |
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| 発表方法 | 口頭および(または)ポスターセッション | ||
| ジョイントセッション | AOGS | ||
| 講演番号 | タイトル | 発表者 |
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| ポスター発表 5月25日 PM3 | ||
| AAS12-P01 | 東北地方に大雨をもたらす前線と台風の遠隔影響の統計解析 | 今井 響 |
| AAS12-P02 |
GPMによる北西太平洋における熱帯低気圧に伴う降水分布の解析 - 発生環境別解析 - |
谷田貝 亜紀代 |
| AAS12-P03 | 寒気質量を用いた2024/2025冬季の津軽地方の大雪の解明 | 冨部 大樹 |
| AAS12-P04 | Historical Precipitation Trends in Models and Observations: Disentangling Forced Signals and Atmospheric Internal Variability | Wengui Liang |
| AAS12-P05 | Comparative analysis of three gridded precipitation datasets at daily and monthly scales over the British Columbia Province, Canada | 井芹 慶彦 |
| AAS12-P06 | Investigating the Vertical Structure of Intense Stratiform Precipitation through Simultaneous MU Radar and Dual-Polarization Radar Observations | 松永 創太 |