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Estimation of Global Warming Response of Snowpack and Development of Analysis Technique for Precipitation Particle Observation
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| Title: | Estimation of Global Warming Response of Snowpack and Development of Analysis Technique for Precipitation Particle Observation |
| Other Titles: | 積雪の温暖化応答の推定と降水粒子観測のための解析手法開発 |
| Authors: | 勝山, 祐太 Browse this author |
| Issue Date: | 25-Mar-2020 |
| Publisher: | Hokkaido University |
| Abstract: | Snowpack and snowfall are strongly related to snow disasters, climate, and water cycle, and they would be affected by the global warming. Therefore, the former part of this doctoral dissertation revealed the response of snowpack to global warming along with its uncertainty including snowpack amount and quality in Hokkaido, a northern island of Japan. The estimation was conducted by using a combination of multiple general circulation models (GCMs), a single regional atmospheric model (RAM), and a one dimensional multi layered snowpack model. The forcing of the snowpack model was taken from dynamically downscaled (DDS) data from GCMs for the present 1990s climate and GCMs in a decade when the global mean temperature has increased by 2℃ from present conditions. The result showed that snow covered days would robustly decrease by about a month over Hokkaido. Additionally, the results show that the seasonal maximum snow amount would also decrease by 30-40% in southwestern and eastern Hokkaido, mainly due to a decrease in the total precipitation amount until a timing of seasonal maximum amount of snowpack. In contrast, the changes in snow amount was uncertain in northern and eastern Hokkaido mainly due to the uncertain changes in storm tracks, wintertime monsoon, and topological precipitation introduced by the different projections among GCMs. The decrease in snow amount would be larger in the beginning of ablation period, corresponding to a timing of wetting snowpack from bottom to top, and so the peak of snowpack amount would be shifted earlier and the thickness ratio of melt forms would increase as a result. The thickness ratio of hoar category would decrease except at high altitude region. In the latter part of this doctoral dissertation, a new method to estimate an optimal mixed joint probability density function (PDF) from precipitation particle size and velocity distribution (PSVD) data was developed looking ahead to an advanced forcing data to snowpack model in the future The new method developed in this study searches a locally maximum log likelihood within a realistic parameter range using the expectation maximization algorithm assuming that the particle velocity followed the normal distribution and the particle size followed the Gamma distribution. The performance was evaluated by estimating PDF from a PSVD data set randomly sampled from a population prepared in advance and by comparing the estimated PDF with the population. The results showed that the new method successfully estimated the population. The results showed that the new method successfully estimated the populations even if the populations was constructed with multiple type of precipitation particles such as graupel and rimed aggregates, not, not ever estimated previously. Furthermore, the method was helpful to discard frequently-observed erroneous data with unrealistically large fall-velocity. The new method could also distinguish liquid and solid particles. | | 積雪と降雪は雪氷災害や地域気候、水循環などと深い関係があり、これらは地球温暖化の影響を強く受けると考えられる。そこで、本博士論文の前半では地球温暖化に対する積雪の応答を日本の北海道を対象にその量と質について推定した。この推定のため、全球気候モデル（GCM）、領域大気モデル（RAM）、および一次元多層積雪変質モデルの3つのモデルを組み合わせて使用した。1990年代および全球平均気温 2 ℃上昇年代における複数のGCMの結果を力学的にダウンスケーリングしたデータを積雪変質モデルに与えた。その結果、2 ℃の温暖化に対し北海道全域で積雪期間が約 1 カ月短くなることがGCMの種類に関係なく予想された。また、年最大積雪量となるときまでの総降水量の減少により、北海道南西部および東部で年最大の積雪量が30% から 40% だけ減少することが予想された。一方で、GCMの予測するストームトラック、冬季モンスーン、および地域性降水の将来変化がGCMの種類によって異なり不確実なため、降水量の将来予測も不確実となり、北海道北部および東部の積雪量変化の推定も不確実性が大きかった。融雪開始時期 に積雪量の減少が大きく、結果として年最大の積雪量となる時期が 1 カ月早くなったほか、全積雪層に占める湿雪の体積比も増加した。霜ざらめ雪の体積比は、高標高地帯を除いて減少した。
本博士論文の後半では、積雪モデル入力値の高度化を見据えて、降水粒子の粒径・落下速度分布（PSVD）データから最適な混合同時確率分布（PDF）を推定する新手法を開発した。新手法では、粒子の落下速度は正規分布に、粒径はガンマ分布に従うと仮定し、期待値最大化法により局所最尤となるPDFを探索する。新手法の性能評価のため、予め用意した母集団からのランダムサンプリングにより得られたPSVDデータからPDFを推定し、その推定結果と母集団を比較した。その結果、新手法では、あられと雲粒付き雪片の組み合わせのような、複数種の降水粒子で構成された母集団であっても標本からのPDF推定に成功した。これは、従来手法では推定できなかった ことである。また、しばしば観測される非現実的に落下速度の大きい異常値を新手法により判別できた。雨雪判別も新手法の応用として期待できる。 |
| Conffering University: | 北海道大学 |
| Degree Report Number: | 甲第13910号 |
| Degree Level: | 博士 |
| Degree Discipline: | 理学 |
| Examination Committee Members: | (主査) 教授 稲津 將, 教授 見延 庄士郎, 准教授 佐々木 克徳, 特任准教授 佐藤 陽祐, 准教授 白川 龍生（北見工業大学） |
| Degree Affiliation: | 理学院（自然史科学専攻） |
| Type: | theses (doctoral) |
| URI: | http://hdl.handle.net/2115/80641 |
| Appears in Collections: | 課程博士 (Doctorate by way of Advanced Course) > 理学院(Graduate School of Science)
学位論文 (Theses) > 博士 （理学）
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