全国5kmメッシュアンサンブル気候予測データ


1. 識別情報

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

2. 問合せ先

2.1 データセットに関する問合せ先

名前 川瀬宏明
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

2.2 プロジェクトに関する問合せ先

2.2.1 データ統合・解析システム

名前 DIAS事務局
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

3. ドキュメント作成者

名前 川瀬宏明
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

4. データ作成者

名前 川瀬宏明
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

5. ドキュメント作成年月日

2024-01-28

6. データ作成年月日

  • creation : 2023-09-19

7. データセット概要

7.1 序論

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。

7.2 トピックカテゴリ(ISO19139)

  • climatologyMeteorologyAtmosphere

7.3 時間情報

開始日 1950-07-21
終了日 2011-09-06
時間分解能 Hourly

7.4 地理的範囲

北限緯度 60
西限経度 110
東限経度 165
南限緯度 15

7.5 グリッド

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)

7.6 地理情報を識別する名称

7.7 キーワード

7.7.1 データセットに関連するキーワード

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

7.7.2 プロジェクトに関連するキーワード

7.7.2.1 データ統合・解析システム
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

7.9 データ周辺情報

7.10 データ配布情報

配布識別名 配布バージョン 配布に関する説明
netCDF 4

8. 系譜情報

9. 品質等

10. 利用規約

10.1 データ提供者によるデータ利用規約

・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。

10.2 プロジェクトによるデータ利用規約

10.2.1 データ統合・解析システム

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.

11. ライセンス

12. 謝辞の記載方法

12.1 データ提供者の指定による謝辞の記載方法

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。

12.2 プロジェクトの指定による謝辞の記載方法

12.2.1 データ統合・解析システム

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. ”

13. 参考文献

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