Seasonal predictability based on multi-model intercomparison
Seasonal predictability based on multi-model intercomparison
基于多模型比对的季节预测
批准号：
18K03749
负责人：
Imada Yukiko
金额：
$2.75万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-04-01 至 2023-03-31
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ENSO prediction using an earth system model incorporating a high-resolution tropical ocean nesting model.
使用包含高分辨率热带海洋嵌套模型的地球系统模型进行 ENSO 预测。
使用包含高分辨率热带海洋嵌套模型的地球系统模型进行 ENSO 预测。
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Imada, Y.]
通讯作者：
Y.
2018年7月の豪雨や猛暑に対する 地球温暖化の影響
全球变暖对2018年7月暴雨酷暑的影响
全球变暖对2018年7月暴雨酷暑的影响
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[池田暁, 中村教博, 佐藤哲郎, 今田由紀子]
通讯作者：
今田由紀子
高解像度熱帯海洋ネストモデルを組み込んだ地球システムモデルによる気候シミュレーション
使用包含高分辨率热带洋巢模型的地球系统模型进行气候模拟
使用包含高分辨率热带洋巢模型的地球系统模型进行气候模拟
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Nishikawa, H., H. Mitsudera, H. Yoshinari, T. Nakanowatari, T. Nakamura, K. Uchimoto, and H. Hasumi, 今田由紀子]
通讯作者：
今田由紀子
Potential predictability of regional extreme events associated with large-scale variations in the tropical ocean.
与热带海洋大规模变化相关的区域极端事件的潜在可预测性。
与热带海洋大规模变化相关的区域极端事件的潜在可预测性。
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Naomichi FURUSHIRO, Tomomi YAMAGUCHI, Daisuke HIROOKA, Noboru MATSUMORI, Kenichi TANADA, Yukiko Imada]
通讯作者：
Yukiko Imada
Predictability of two flavors of El Nino and statistical downscaling by SVD analysis using the MIROC5 seasonal prediction system
使用 MIROC5 季节性预测系统通过 SVD 分析对两种厄尔尼诺现象进行预测并进行统计降尺度
使用 MIROC5 季节性预测系统通过 SVD 分析对两种厄尔尼诺现象进行预测并进行统计降尺度
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Imada, Y., H. Tatebe, M. Ishii, Y. Chikamoto, M. Mori, M. Arai, S. Kanae, M. Watanabe, and M. Kimoto]
通讯作者：
and M. Kimoto
共 20 条
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