抄録
極端降水の気候変化予測に関する研究を紹介する。本研究では、はじめに非静力学モデルを用いた力学的ダウンスケーリングによる将来気候予測実験を紹介する。高解像度の非静力モデル実験は、GCMが苦手とする短時間降水の極値近傍の強雨も、気候学的によく再現していた。RR2002プロジェクトで気象研究所などが行った梅雨期の将来像予測では、九州を中心とする降水量や極値の増大を予測し、温暖化による非断熱加熱効果の増強と関連付けられた。次に、統計的ダウンスケーリングのための降水強度補正に関する研究を紹介する。低分解能GCMの情報から極値近傍の分位値を推定するために、指数分布のばらつきを考慮した新しい分布関数を導入し、その中の３つの定数をGCMの熱力学量から統計的に推定することで、極値近傍の分位値を推定できると考えた。適応性に関しては検討中だが、可能な限りの検討結果を紹介する。
