極端な降水量のリスク推定を改善 (Improving Risk Estimates for Extreme Rain and Snow)

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2025-02-25 カリフォルニア大学サンディエゴ校(UCSD)

カリフォルニア大学サンディエゴ校のスクリップス海洋研究所の科学者たちは、米国西部における極端な降水イベントの発生確率をより正確に推定する新しい手法を開発しました。従来の方法は、任意に定義された期間内の降水強度のみを分析していましたが、新しいモデル「Trivariate Event Distribution(TED)」は、連続する降雨日数、最大強度、総降水量の3つの変数を考慮します。このアプローチにより、最大強度だけでは極端と見なされない気象イベントのリスク評価が可能となります。例えば、1980年2月に南カリフォルニアで発生した洪水は、1週間以上続いた中程度の降雨が原因でした。TEDモデルは、米国西部の4,000以上の気象観測所の87%で過去の気象データと良好な統計的一致を示しました。この研究は、2025年2月7日に『Scientific Reports』誌に掲載され、カリフォルニア州水資源局のAtmospheric River Programによって資金提供を受けました。

<関連情報>

降水現象の全体論的確率モデル A holistic stochastic model for precipitation events

Alexander Weyant,Alexander Gershunov,Anna K. Panorska,Tomasz J. Kozubowski & Julie Kalansky
Scientific Reports  Published:07 February 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-024-77031-3

極端な降水量のリスク推定を改善 (Improving Risk Estimates for Extreme Rain and Snow)

Abstract

In the western United States, much of the annual precipitation falls during relatively few storm events. When precipitation is measured as daily (or hourly, etc.) accumulations, these events appear as sequences of various durations. We describe a trivariate probability distribution and assert that it provides a natural description for the durations, magnitudes, and maximum intensities of such events. We show that this distribution, in its most straightforward application, indeed describes precipitation events composed of daily observations at most long-term weather stations across the western United States, allowing for a flexible assessment of specific event probabilities and return periods with respect to their three defining components. This characterization opens the door to further understanding of risk associated with out-of-sample meteorological events.

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