Бульдозер Caterpillar D7R

Буровая Flexiroc T35-11

Экск-тор Komatsu PC220-6

Буровая RocL6

Бульдозер Cat D9R

Бульдозер Shantui SD23

Экск-тор Caterpillar 349DL

Доверьте оформление разрешений профессионалам!
Консультация по услуге, мы перезвоним Вам в удобное для Вас время.

Разрешение на перевозку негабаритных грузов автотранспортом

В случае превышения стандартных размеров и объемов груз подпадает под негабаритный формат. Поэтому такие объекты перед непосредственной грузоперевозкой нуждаются в получении специального разрешения на перевозку негабаритных грузов, которое проходит утверждение местным Управлением дорог. Далее пойдет речь, как это можно сделать.

Для чего требуется данный вид разрешения?

Дорожное покрытие обладает определенными пределами в плане потенциальной нагрузки на поверхность. В этой связи, очевидно, что грузовик с дополнительным прицепом в виде платформы, вмещающий в себя массивные предметы, способен повредить асфальтированное покрытие. Помимо этого подобные грузы способны перегородить проезжую часть и вызвать помехи для других транспортных средств, а дополнительно может и повлиять на возникновение аварийной ситуации.

Поэтому без разрешения на перевозку негабаритных грузов транспортировка таких объектов и предметов незаконна, за ней может последовать привлечение к разному уровню ответственности в зависимости от возникшей ситуации.

Чтобы оформить разрешение на перевозку негабаритных грузов, необходимо обратиться в подразделение Министерства транспорта. Сотрудники регионального уровня проведут проверку на соответствие автомобиля требованиям, а также будущего маршрутного пути. После происходит подписание документа. Получение такой документации будет намного проще, если воспользоваться услугами логистической фирмы.

Этапы получения документа

Чтобы получить разрешение на перевозку негабаритного груза автомобилем, понадобится выполнить несколько незамысловатых действий:

• сбор документов и представление в местный филиал «Росавтодора»;
• согласование путевой карты с уполномоченными лицами;
• получение утверждения от ГИБДД.

При отсутствии необходимых навыков в получении подобной документации, всегда можно обратиться по данному вопросу к квалифицированному юристу или напрямую к сотруднику министерства.

Подготовка документов

Для рассмотрения заявления при подаче документов на получение разрешения со стороны Управления дорог РФ потребуется следующий набор:

• Прошение на получение соответствующего документа. Его проще всего заполнить по шаблону, получить который можно на официальной сайте самого ведомства.
• Технические паспорт груза с полным описанием и указанием назначения.
• Путевая карта с остановками, а также указанием мостов и изменением ландшафта.
• Техрисунок груза с указанием размеров (как минимум, габаритных).
• Страховка.
• Ксерокопия документов, принадлежащих водителю: паспорт или водительское удостоверение.
• Документы на транспортное средство.

В ряде случаев для получения разрешения на перевозку негабаритного груза потребуется дополнительный набор бумаг. Последний фактор будет зависеть от класса опасности перевозимого груза и особенностей выбранной дороги.

Отправление и получение документации

Итак, сама сдача документов для получения разрешения на перевозку негабаритного груза осуществляется в Управление дорог. Возможные варианты:

• Личное посещение офиса и передача непосредственному сотруднику государственного органа.
• Перепоручение бумаг юристам, адвокатам, работникам транспортных компаний на основании передачи полномочий через нотариуса.
• В случае наличия электронной подписи можно отправить электронную заявку через портал госуслуг с отсканированными документами.

Следует заранее учесть, что решение ведомство может принимать достаточно долго, иногда время затягивается на 1 и более месяца срок. После этого разрешение либо выдается, либо дают отказ. Длительность сроков на рассмотрение связана с консультированием по возникшему вопросу с другими министерствами.

Согласование маршрута

Для получения разрешения на автомобильную перевозку с наибольшей долей вероятности крайне важно проработать заранее будущий маршрут. Необходимо продумать все детали, которые способны оказать влияние на потенциальное возникновение аварийной ситуации. Для этого производится учет следующих факторов:

• столбы с присутствием высоковольтных проводов;
• способные помешать проезду объекты в виде газовых труб, арок, тоннелей и др.;
• ширина дорог.

В ряде случаев необходимо заранее проработать путь и изменить его в случаях, если часть маршрута может представлять какие-либо проблемы. Требуется подбирать наиболее простой путь.

Подпись от ГИБДД

Следующим этапом для получения разрешения на перевозку негабаритного груза становится передача составленного документа от Минтранса в ГИБДД. Там также оно проходит рассмотрение и утверждение. Затем приходит счет, который необходимо оплатить. После этого с квитанцией для получения необходимо прийти в ГИБДД или в «Управдор».

Услуги для перевозки негабарита: разрешения, ПОДД, сопровождение

Маршрут	Срок, раб. дн.
Волжский — Тамань	5
Пересвет — Тамань	9
Малое Романово — Березники	2
Заволжье — УстьЛуга	8
Дмитров — Крокус	7
Дмитров — Алексино	7
Бронницы — Ивантеевка	8
Барнаул — Сургут	6
Донской — Сагарчин	10
КрГорка — Маштаков	6
СПб — Нахабино	8
Междуреченск — Костомукша	10
Междуреченск-Райчихинск	8
Междуреченск-Райчихинск	10
Междуреченск-Райчихинск	8
Тобольск-Троицк	6
Балашиха-Барнаул	10
Тверь-Медвежьи Озера	9
РнД-ЯмИжора	8
Тверь-Каменногорск	8
Зирган-Пенза	6
Владивосток-СПб	10
Ростов-н-Д — Красный Угол	7
Афипский-Обухово	9
Нагорный-Старовеличковская	8
КрГорка-Тула	7
КрГорка-Первомайский (Тульской)	8
Химки-Барнаул	10
Чердаклы-Сызрань	9
Комацу — Афипский	8
РнД-Волово	8
Астрахань-Севастополь	10
КрГорка-Маштаков	10
Щелково-Димитровград	7
Щелково-Димитровград	9
Щелково-Димитровград	9
Тула-Серпухов	11
Поисево-ВерхЛарс	8
Вязьма-Шатура	8
Красное-Ишимбай	6
Заозерье-Щекино и обр	8
Ростов-на-Дону — Молоково	11
Павловская-Георгиевск	8
УстьЛуга-Таганрог	10
Буда-Магнитогорск	7
Буда-Альметьевск	7
Андреевка-Елабуга	1
Буда-Стабна	9
Буда-Магнитогорск	9
Буда-Отяково	9
Буда-Челябинск	9
Питер-Уфа	11
УстьЛуга-Белгород	11
СПб-Челябинск	8
Брянск-Тамбов-Волгоград	9
Тверь-Михайловка	9
Волгоград-Череповец и обр	10
УстьЛуга-Тюмень	7
Новое Пушкино — Одинцово	10
Маклаки-Электросталь и обр	8
Чердаклы-Березники 45м длина	14
Красное — Ишимбай	7
УстьЛуга-Киров-Ижевск	5
Каргали-Альметьевск	1
Чистополь-ВеликиеЛуки	8
НароФоминск-Ясногорск	12
УстьЛуга-Череповец	10
Джубга-Балашиха 5,0 высота	31
Брянск-Михайловск и УстьЛабинск	11
Елхово-Стабна	7
Ржев-Мытищи	11
Красная Горка — Балабаново	5
А-108 — Кирилловка	7
Карачев-Орел-Первомайский	7
Брянск-Саранск и обр	10
НабЧелны-Уфа-Владикавказ	6
Красное — Ишимбай	9
Обнинск-Красногорск-Долгопа-Кинешма	11
Крымск — Сереб. Пруды	8
Питер-Ковдор	7
Брянск-Сухиничи	10
Калуга-Москва и Калуга-Крым	9
Челны-Брянск,Челны-Киров	10
Брянск-Москва	12
УстьЛуга-Североморск	14
Брянск-Михайловск	10
УстьЛуга — Екб	10
НабЧелны-Казань-РнД	18
Брянск-Коммунарка И ОБР	7
Иваново-Крокус	7
СПб-Кирилловка	8
Кулицкая-Кирилловка	6
Балтийск-Калининград и об.	10
ЯмИжора-Кирилловка	6
Путевка-Москва и обр	8
Воронеж-Краколье	7
Брянск-Дербент	7
Брянск-Михайловск	8
НабЧелны-КраснаяГорка и об.	6
Балтийск-Калининград и об.	10
СПб-Кирилловка	6
УстьЛуга-Кирилловка и об.	8
Красное-Сургут	12
Брянск-Коммунарка	10
Сафоново-Дмитров	11
Владимир-Красная Горка	4
Людиново-Петухово	16
Людиново-Красногвардеец	21
Рязань-Нижний	5
Кулицкая (Тверская) — Кирилловка	11
Оханск-Уфа	5
Североморск-Толбино	8
Людиново-Петухово	10
Людиново-Красногвардеец	9
Оханск-Ярославль	8
Людиново-НН	8
КрасныйБор — НоваяЛадога	6
Шереметьево-Сургут	10
Астрахань-гр. Москвы	7
КраснаяГорка-Зеленодольск-Москва	9
НабЧелны — Лобня и обратно	8
Брянск-Загорянский (МО)	9
Геленджик — старый маршрут	8
Брянск-НН	6
Жуковский-Петрозаводск	10
СПб-Томск	7
Свень-Новомосковск	9
Ярославль-Оханск	8
Ебург-СПб	9
Кулицкая (Тверская) — Кирилловка	8
Ебург-Сургут	11
Челябинск-Сургут	8
Домодедово-Тюмень	7
Петрозаводск-Астрахань	10
Питер-Брянск	9
Людиново-Нижний	7
Брянск-Белгород	6
КНР-НижнеЛенинское	7
КрКамень-Брянск	4
Ялуторовск-Ярково	2
Югорский	1
Т/Б-Астрахань	7
14 маршрутов по Калининградской	7
КрКамень-Брянск	1
КрКамень-Чемерна (Брянская)	1
Татаринцево	13
Сагарчин-Актобе	4
КрКамень-УстьЛабинск	1
Маштаково-Тажен	8
Каракалпакия-Фараб	5
Литва-Латвия	2
М3-Добрино	11
Ныда-Пангоды	6
Кырчаны-Кильмезь	6
По ЕКБ	3
М-2, М-21, КАД и до Костомукши	2
КрГорка-Коломна-Ува	2
Маштаково-Яллама	3
Яллама-Алмалык	3
Яллама-Алмалык	5
Идрица-Ночлегово	7
Китай-Еврейская	3
Постоянные расходы:	3
Стабна и Мосавтодор	8
КрКамень-Брянск	1
КрКамень-УстьЛабинск	3
Нивенское-Чернышевское	8
Красное-Соликамск	9
Медининкай-Кибартай	2
Редьки-КамЛог	9
Бугристое-Астана	9
Междуреченск-Костомукша	11
на Сосновый Бор	2
до Стабны и на Игоревское	2
Калуга-Красное	7
Чернышевское-Нестеров	8
Медининкай-Кибартай	3
Редьки-КамЛог	3
Туймазы-Самара	13
Татаринцево	9
Постоянные расходы:	3
КрКамень-Николаевка	2
Красное-Магнитогорск	2
Холм-Жир и Мосавтодор	1
М1-Гагарин	3
Шауляй-Калвария	9
обход Мариинска	5
Череповец-Рыбинск	2
Ульяновск-Иркутск	2
по Липецкой	4
КрКамень-Брянск	17
КрКамень-Челябинск	2
М-1 — Можайское	3
Татаринцево, Стабна и Киржач	4
Нефтеюганск-гр. ЯНАО	5
КрКамень-УстьЛабинск	13
Маштаково-Яллама	1
Яллама-Ташкент	1
М1-Жаворонки	1
Гжехотки-Балтийск	11
до Чернышевского	5
Кибартай-Медининкай	5
КамЛог-Островец-Редьки	1
Маштаково-Чунджа	7
Сагарчин-Актобе	5
Красное — Кам.Уральский	6
Ольховка-Сарыозек	7
«подъезд к Кам-Уральскому Усть-Багряк — Тюбук»	5
через Холм-Жирковский	5
Учалы-ВерхЛарс	2
Кочкома-Костомукша-Госграница	4
Ольховка-Павлодар	1
Р404-Демьянка	2
Прохладный, Челяб, Оренб	3
перемычки на М4	3
Ростов-Ольховка	5
Яново-Красное(Белгородской)	2
УстьЛуга — Североморск	2
Адлер-Адлер	9
Гомель-Красное	18
Красное-Федоровский	5
Бакал-ВерхЛарс	2
Р-253 мост через Лебедянь	11
КрКамень-Прохладный	3
КрКамень-Прохладный	16
М-53 км138+900 — км139+150	14
Петухово-Петропавловск	13
Уральск-Темир-баба	10
Бишкек-Озинки	4
Нивенское-Кал-д-Чернышевское	8
КамЛог-Красное	3
Чернышевское-КамЛог	9
Красное-Гремячая	3
Озинки-Ростов	11
КрКамень-Прохладный	4
КрКамень-Михайловск	5
Бакал-ВерхЛарс	9
Гомель-Красное	9
Калининград-Чернышевское	10
КамЛог-Красное	11
Чернышевское-КамЛог	10
Красное-Коротчаево	10
КрКамень-Михайловск	9
Омск-Исилькуль	3
Калининград-Чернышевское	5
Гомель-Красное	11
Гомель-Красное	9
Красное-Сургут	10
Канаш-Сагарчин	9
Магнитогорск-ВерхЛарс	8
УстьЛуга — Гремячая	2
КрКамень-Моздок	17
ВерхЛарс — Уфа — Добрянка	14
УстьЛуга — Джубга	14
Маштаково-Яллама	7
Яллама-Ташкент	15
Нехотеевка-Тучково-Ижевск	12
КрКамень-УстьЛабинск	11
КрКамень-Михайловск	6
Лысьва-Челяб-ВерхЛарс	7
Рудня — Усть-Джегута	8
КрКамень-Ташла-Самара	8
Гомель-Красное	11
Красное-Сургут	16
Толмачево-Аббакумово и обр	8
Отрадное-Дубна и обр	8
КрКамень-Карбудахтахтахкент	6
МАПП Советский	4
Озинки-Уральск-Атырау	13
Петухово-Астана	8
Смоленск-ВерхнийЛарс	7
Гомель-Красное	2
КрКамень-Михайловск	7
Маштаково-Бейнеу	10
Бейнеу-Ойбек	7
Панемуне-Вильнюс	2
Усть-Луга — Тамбов	5
Абхазия-Сочи	5
Сагарчин-Актобе	3
Изобильный-Сагарчин	9
МН. КрКамень-Михайловск	10
МН. Челябинск-УстьЛуга	4
МН. Дзержинск-Красное	6
РБ. Красное-Жодино	10
КЗ. Бугристое-Рудный	6
КЗ. Петухово-Петропавловск	8
КЗ. Маштаково-Тажен	6
УЗ. Тажен-Фараб	6
МН. Тихорецк-ВерхЛарс	5
КЗ. Маштаково-Тажен	5
УЗ. Тажен-Шуртан	5
МН. УстьЛуга — Краснодар	5
РБ. Гомель-Редьки	10
МН. Красное-Сургут	7
КЗ. Маштаково-Тажен	6
УЗ. Тажен-Фараб	13
УЗ. Тажен-Ходжейли	7
КЗ. Маштаково-Тажен	11
МН. Мамоново-Липовка	5
МН. УстьЛуга-Таганрог	8
МН. Калининград-Чернышевское	2
ЛВ. Кибартай-Медининкай	2
РБ. КаменныйЛог — Редьки	8
МН. Красное-Щелково	11
МН. УстьЛуга-д.Романово	8
МН. ВерхнийЛарс-Владикавказ-Ебург	10
МН. КрКамень-Михайловск (федералки)	7
МН. КрКамень-Михайловск (Р-269)	10
КЗ. Бугристое-Шымкент-Нурылкент	9
КЗ. Бугристое-Шымкент-Нурылкент	17
МН. Воронеж-УстьЛуга	8
МН. Советск-Гвардейск	8
КЗ. Бугристое-Шымкент-Нурылкент	5
ЛВ. Вильнюс-Панемуне	5
РБ. Красное-Берестовица	4
МН. Р-н-Д — Красное	5
МН. Калининград-Чернышевское	2
РБ. КаменныйЛог — Редьки	2
ЛВ. Кибартай-Медининкай	3
МН. Красное-УланХол	14
МН. Камень-Выселки-УстьЛабинск	9
РБ. Коськово-Мстиславль-Кричев-Бобруйск	3
МН. КрКамень-Тамбов-Оренбург	4
МН. Калининград-Чернышевское	9
МН. Красное-Сывдарма	13
РБ. КаменныйЛог — Редьки	3
ЛВ. Кибартай-Медининкай	11
РБ. Звенчатка-Бобруйск	11
РБ. Звенчатка-Бобруйск	9
РБ. Звенчатка-Бобруйск	3
МН. Р-н-Д — Красное	6
МН. КрКамень-Выселки-УстьЛабинск	6
МН. КрКамень-Пятигорск-Прохладный	3
РБ. Красное-Берестовица	2
МН. Челябинск — УстьЛуга	10
МН. Красное — Юрюзань	10
МН. Крымск — КрКамень	10
МН. Волгоград — УстьЛуга	6
МН. КрКамень-Тамбов-Оренбург	9
МН. КрКамень-Тамбов-Оренбург	8
МН. УстьЛуга — Владимир	9
МН. МО-Черногория	10
РБ. Красное-Берестовица	10
МН. Тиват-МО	8
МН. Р-н-Д — Красное	8
МН. Красное — Саров	13
МН. Усть-Луга — Оренбург	6
МН. Р-н-Д — Красное	9
РБ. Красное-Берестовица	10
МН. УстьЛуга — д.Сибирь	8
МН. Электросталь-Маштаково	6
РК. Уральск-Акжигит	5
МН. Кр.Камень — Усть-Лабинск	10
МН. Кр.Камень — Оренбург	7
МН. Усть-Луга — СПб	8
МН. Кр.Камень — гр.Армавира	8
МН. УстьЛуга — Самара	10
МН. Р-н-Д — Красное	10
РБ. Красное-Берестовица	9
МН. Камень-Мокшан	9
МН. Злынка-Ломово	8
МН. Бурачки-Дмитров	3
МН. Кал-д-Чернышевское	7
РБ. Каменный лог — Селище	9
МН. Камень-Пенза	10
МН. Камень-Михайловск	9
МН. Камень-Саратов	3
МН. Камень-Глинищево и Камень-Калуга	8
МН. Камень-УстьЛабинск	7
МН. Р-н-Д — Камень	14
МН. Чернышевское-Нестеров	9
МН. Бугристое-Питер	12
МН. Камень-Пролетарское	6
МН. Камень-Ржакса	8
МН. Рудня-Людиново-Коноша	3
МН. ПЛП-Брянск	9
МН. Рудня-Минводы	3
МН. Камень-Саратов	11
МН. Камень-Михайловск	4
МН. УстьЛуга — Воронеж
РБ. Каменный лог — Лиозно	9
МН. Чернышевское-Багратионовск	14
МН. Камень-Выселки-УстьЛабинск	9
МН. Красный Камень — Ломово	3
МН. Петрозаводск-Сызрань	4
МН. Р-н-Д — Красное	9
РБ. Красное-Берестовица	13
МН. Камень-Ржакса	3
РБ. Каменный лог — Селище	11
МН. гр.Калининграда-Черняховское	11

Оформление разрешений на перевозку негабаритных грузов

«Авто Трал Сервис» — компания, занимающаяся перевозкой грузов нестандартного размера по всей территории Украины. Во время транспортировки груза тщательно подбирается маршрут и техника. У нас работают только водители с большим опытом работы, которые соблюдают безопасность и правила дорожного движения. Оформление разрешений на перевозку негабаритных грузов мы берем на себя. Заказчик получает информацию на каждом этапе оформления документов и транспортировки груза. Мы гарантируем своевременную доставку независимо от региона.

Кто выдает разрешение, и какие документы нужны?

Разрешение на негабаритможно получить только в Министерстве транспорта Украины. Чтобы сэкономить время заказчика, оформлением всех документов занимаются наши сотрудники. Стоимость услуг зависит от вида груза. Напомним, что негабаритным считается груз, который попадает под параметры:

• Ширина от 2,55 м.
• Высота от 4 м.
• Длина от 20 м.
• Вес более 38 т.

Под такой габарит трудно найти транспорт, поэтому чтобы перевезти его без демонтажа по всем правилам рекомендуем обратиться в нашу компанию. Сориентироваться по цене можно позвонив нашим диспетчерам в рабочие часы компании.

Чтобы получить разрешения на перевозку крупногабаритных грузовнеобходимо:

1. Предоставить регистрационные данные автомобиля, осуществляющего перевозку.
2. Указать вид транспорта и вес груза.
3. Предоставить данные о водителе.
4. Согласовать маршрут.

Последний пункт важен, так как груз будет сопровождать патрульная служба на основании разрешения на провоз негабаритного груза, поэтому обязательно указываются улицы и населенные пункты следования.

Как согласовывается маршрут?

Специальное разрешение на перевозку крупногабаритных грузовтребует обязательного согласования маршрута, который состоит из нескольких этапов:

1. Проведение анализа данных автомобиля, который будет перевозить негабаритный груз.
2. Согласование маршрута осуществляется с учетом веса грузового авто и груза, также учитывается высота и размер. Маршрут анализируется с учетом нахождения на нем мостов и ширины дорог. Например, в случае, если груз превышает по весу 60 т, то может потребоваться дополнительное разрешение на обследование сооружений, коммуникаций и инженерных сетей. Оформление разрешений на негабаритосуществляется за счет заказчика.
3. На окончательном этапе проводиться расчет цены за транспортировку груза.

После оплаты в течение десяти дней выдается разрешение на перевозку. Документ передается в ГАИ для получения разрешения транспортировки крупногабаритного груза по дорогам в сопровождении патрульной службы.

Срок действия разрешения на перевозку негабарита

Спецразрешение на перевозку негабаритных грузов обязательно включает в себя количество поездок, которые осуществляются по согласованному маршруту. Разрешение выдается разово либо на долгосрочный период. Ценана выдачу документа формируется от количества поездок, длины маршрута, веса груза и сложности перевозки. Поэтому если вам необходимо сделать несколько перевозок, то лучше оформлять разрешение на негабаритный груз на длительный период. Максимальный срок действия документа составляет 3 месяца.

Обратившись в компанию «Авто Трал Сервис», вы сможетезаказать услуги перевозки крупногабаритного груза получив:

• Разрешение на перевозку крупногабаритных и тяжеловесных грузов и содействие в оформлении всех необходимых документов.
• Конфиденциальность.
• Опыт в сотрудничестве с государственными службами и органами власти.
• Быструю обработку заказа.
• Выполнение перевозки в кратчайший срок.

Наши сотрудники обладают большим опытом, поэтому при возникновении трудностей мы поможем быстро получить разрешение на негабарит, цена которого доступна для всех категорий заказчиков. Для расчета стоимости транспортировки, достаточно зайти на сайт компании и воспользоваться специальным калькулятором расчета.

Чтобы получить разрешение на перевозку тяжеловесных грузов, а также воспользоваться нашими автомобилями для транспортировки, вам достаточно оставить на сайте заявку, и наш диспетчер обязательно свяжется с вами для уточнения вопросов по заказу.

Почему лучше воспользоваться услугами «Авто Трал Сервис»?

Наша компания предлагает качественные услуги, а также помощь в получении разрешения на негабаритные перевозки. В команде работают опытные специалисты и юристы, которые знают свое дело. Поэтому воспользовавшись нашими услугами, вы можете не переживать в случае возникновения трудностей, наша команда быстро их устранит.

Разрешение на перевозку негабаритных грузовобычно выдается в течение десяти дней, но мы можем значительно ускорить сроки. Обращаясь к нам, будьте уверены в правильности оформления документов и надежности транспортировки груза. От вас лишь требуется оставить заявку на сайте и указать вес транспортируемой техники, все остальное мы сделаем за вас. Разрешение на перевозку негабаритного грузамы оформляем в зависимости от необходимого количества ходок, таким образом, экономя бюджет наших клиентов.

Экран Windows 10 слишком большой и как изменить размер экрана компьютера

• Мастер разделов
• Магия разделов
• Экран Windows 10 слишком большой и как изменить размер экрана компьютера

Эми | Подписаться | Последнее обновление 18 мая 2021 г.

Уменьшение экрана на мониторе — это обычная операция, позволяющая привести настройки дисплея в соответствие с фактическим размером экрана. Когда Экран Windows 10 слишком большой , содержимое исходного экрана не может отображаться полностью. В этом посте MiniTool предлагает вам несколько способов исправить окно, слишком большое для экрана Windows 10.

Изображения с высоким разрешением более четкие и аккуратные, но их элементы меньше. В некоторых случаях ПК может выводить изображение с высоким разрешением, которое невозможно правильно отобразить на мониторе.

Как уменьшить экран до нормального размера? У вас могут быть такие сомнения. На самом деле, когда размер текста и объектов слишком велик или слишком мал, вам сложно четко видеть содержимое на экране. В этом посте мы покажем вам, как изменить размер экрана компьютера.

Способ 1: изменение разрешения экрана

Если вы обнаружите, что размер дисплея слишком велик для монитора Windows 10, первое, что вам нужно сделать, это изменить разрешение экрана. Очень вероятно, что слишком большой дисплей Windows 10 вызван высоким разрешением. Изменить разрешение экрана в Windows 10 очень просто. Вот подробные инструкции для этого.

Шаг 1: Щелкните правой кнопкой мыши пустое место на рабочем столе и выберите пункт Настройки экрана во всплывающем меню.

Шаг 2: В появившемся меню щелкните значок со стрелкой за Разрешение . Выберите Рекомендуемое разрешение экрана в раскрывающемся меню.

Шаг 3: Затем нажмите Сохраняет изменения , чтобы подтвердить операцию, если она появится. После этого выйдите из Настройки и проверьте, решена ли слишком большая проблема с отображением Windows 10. Если нет, немедленно попробуйте другие доступные методы.

Способ 2: изменение размера значка

Почему значки на рабочем столе такие большие? Некоторые люди задают такие вопросы. На самом деле, это симптом слишком большой проблемы с отображением Windows 10. Для этого измените размер значка вручную, выполнив следующие действия.

Шаг 1: Щелкните правой кнопкой мыши пустое место на вашем компьютере, а затем наведите указатель мыши на параметр Просмотр .

Шаг 2: Выберите опцию Мелкие значки в подменю Просмотр .

Способ 3. Использование сочетаний клавиш

Если экран Windows 10 слишком большой и вы не видите весь экран на мониторе, попробуйте исправить это с помощью сочетаний клавиш. Вам просто нужно удерживать клавишу Ctrl и прокручивать колесиком мыши . При прокрутке вниз слова, значки, изображения и другие элементы на странице становятся меньше. При прокрутке вверх элементы на странице будут увеличиваться.

Вы также можете изменить размер элементов на экране, нажимая комбинации клавиш. Чтобы сделать элементы большими, нажмите Ctrl и тире (+) ключ. Чтобы сделать его маленьким, нажмите Ctrl и тире (-) .

Метод 4. Включение маленьких кнопок на панели задач

Чтобы изменить размер значков на панели задач, вы можете включить маленькие кнопки на панели задач, выполнив указанные действия.

Шаг 1: Щелкните правой кнопкой мыши Панель задач на рабочем столе и выберите Настройки панели задач .

Шаг 2: Во всплывающем окне включите Использовать маленькие кнопки панели задач , нажав кнопку его состояния.

Метод 5: обновление драйвера дисплея

Если на вашем устройстве установлен неподходящий или устаревший драйвер дисплея, вы можете получить слишком большую проблему с дисплеем Windows 10. Если это так, попробуйте обновить драйвер дисплея, выполнив следующие действия.

Совет: Вы можете самостоятельно проверить актуальность драйвера перед его обновлением.

Шаг 1: Щелкните правой кнопкой мыши значок Windows на рабочем столе и выберите Диспетчер устройств .

Шаг 2: Дважды щелкните Видеоадаптеры , чтобы развернуть его. Затем щелкните правой кнопкой мыши драйвер дисплея и выберите Обновить драйвер .

Шаг 3: В следующем окне выберите способ (автоматически или вручную) для обновления драйвера. Затем следуйте инструкциям на экране, чтобы завершить процесс. Кроме того, вы также можете обновить драйвер дисплея с помощью сторонних программ.

Как изменить размер экрана на моем компьютере? Если вы ищете ответ на этот вопрос, это окно слишком велико для экрана. Руководство по исправлению Windows 10 поможет.

• Facebook
• Твиттер
• Линкедин
• Реддит

Об авторе

Комментарии пользователей :

Что делать, если дисплей Windows 10 слишком велик для монитора? — Блог Auslogics

Иногда вы можете обнаружить, что ваш дисплей Windows 10 слишком велик для монитора вашего ПК. К счастью, есть два простых способа решить эту проблему. Узнайте, как решить проблему «Дисплей Windows 10 слишком большой» в этой статье.

Как исправить большой экран на компьютере?

Есть два простых решения этой проблемы. Это:

• Изменение разрешения экрана
• Обновите драйвер дисплея

Начнем с самого начала.

Вариант первый: измените разрешение экрана

Иногда ваш дисплей может казаться слишком большим для вашего монитора, потому что разрешение экрана на вашем компьютере было изменено. Вот как вы можете вернуться к рекомендуемому разрешению:

• На рабочем столе щелкните правой кнопкой мыши любое пустое место.
• Перейти к настройкам дисплея.
• В разделе «Разрешение» откройте раскрывающееся меню.
• Убедитесь, что выбран вариант «Рекомендуемое разрешение экрана».
• Выберите Сохранить изменения для подтверждения.

Теперь проверьте свой экран и посмотрите, все ли в порядке. Если да, то очевидно, что проблема решена, и вы можете вернуться к работе на своем ПК. Однако, если проблема не устранена, все может быть немного сложнее, и вам может потребоваться обновить драйвер дисплея. Не волнуйтесь — мы дадим вам шаги, чтобы пройти этот процесс прямо внизу.

Второй вариант: обновите драйвер дисплея

Драйверы — это программные элементы, которые помогают внешнему оборудованию на вашем компьютере (например, динамикам, мониторам, графическим картам и т. д.) обмениваться данными с вашей системой и обеспечивать их правильную работу. Если у вас есть устройство, подключенное к вашему ПК, но его драйвер отсутствует или устарел, это приведет к множеству проблем от ошибок и сбоев до полной невозможности использования указанного компонента. Таким образом, очень важно поддерживать системные драйверы в актуальном состоянии.

Производители устройств регулярно выпускают обновления для своих драйверов устройств, чтобы убедиться, что их продукты совместимы с новыми аппаратными и программными элементами, которые вы, возможно, захотите использовать. Теперь, чтобы обеспечить бесперебойную работу вашего ПК, вам необходимо регулярно обновлять драйверы: как для добавления новых функций, так и для обеспечения правильной работы существующих программ.

Существует два способа обновления драйверов: вручную или автоматически.

Более опытным пользователям обычно рекомендуется обновлять драйверы вручную. Во-первых, вам нужно будет выяснить, какие драйверы на вашем компьютере повреждены, отсутствуют или устарели. Затем вам нужно будет найти последние доступные версии этого драйвера на веб-сайте производителя. Как только вы это сделаете, вам нужно будет загрузить и установить нужную версию на свой компьютер. Если вы никогда раньше не возились со своими драйверами, это может показаться немного сложным. Кроме того, обновление драйверов вручную — довольно трудоемкий процесс, требующий терпения и приверженности делу. Хуже всего то, что ошибка и загрузка неправильной версии драйвера могут привести к еще большим проблемам на вашем компьютере.

РЕКОМЕНДУЕТСЯ

Устранение проблем с ПК с помощью программы обновления драйверов

Нестабильная работа ПК часто бывает вызвана устаревшими или поврежденными драйверами. Программа обновления драйверов Auslogics диагностирует проблемы с драйверами и позволяет обновлять старые драйверы все сразу или по одному, чтобы обеспечить более плавную работу ПК. , если вы никогда раньше не обновляли свои драйверы и не хотите рисковать, вероятно, лучше использовать специализированное программное обеспечение, которое сделает всю тяжелую работу за вас. Такая программа, как Auslogics Driver Updater, запустит автоматическое сканирование ваших системных драйверов на наличие существующих и потенциальных проблем, подготовит отчет об обнаруженных устаревших или отсутствующих драйверах, а затем обновит их до последних версий, рекомендованных производителем, всего одним щелчком мыши. Вместо того, чтобы тратить часы на обновление драйверов, вы можете просто позволить инструменту обновления драйверов сделать это за вас. Самое приятное то, что автоматическая установка драйверов устранит множество связанных с этим рисков. Auslogics Driver Updater загрузит и установит только официальные версии драйверов, которые не будут иметь проблем совместимости с вашей системой.

Вот и все — теперь вы знаете, как решить проблему «слишком широкий экран на рабочем столе и в Интернете» в Windows 10. Какой из двух вышеперечисленных методов сработал для вас? Поделитесь в комментариях ниже.

Нравится ли вам этот пост? 🙂

Пожалуйста, оцените и поделитесь им и подпишитесь на нашу рассылку!

29 голосов, средний: 2,07 из 5

Загрузка…

Измените разрешение экрана Mac

Искать в этом руководстве

Руководство пользователя macOS

• Добро пожаловать
• • Строка меню
  • Прожектор
  • Центр управления
  • Сири
  • Центр уведомлений
  • Рабочий стол
  • Док
  • Искатель
• • Подключиться к Интернету
  • Сидеть в сети
  • Отрегулируйте громкость
  • Сделайте снимок экрана или запись экрана
  • Просмотр и редактирование файлов с помощью Quick Look
  • Сделать заметку
  • Настройте время экрана для себя
  • Настройте фокус, чтобы оставаться на задаче
  • Редактируйте фото и видео в Фото
  • Используйте визуальный поиск для ваших фотографий
  • Прокладывать маршруты в Картах
  • Создание записи в голосовых заметках
  • Используйте жесты трекпада и мыши
  • Используйте сенсорную панель
  • Используйте сенсорный идентификатор
  • Используйте сочетания клавиш
  • Получайте обновления macOS
• • Встроенные приложения
  • Открытые приложения
  • Работа с окнами приложений
  • Используйте приложения в полноэкранном режиме
  • Использование приложений в режиме разделенного просмотра
  • Получить приложения из App Store
  • Устанавливайте и переустанавливайте приложения из App Store
  • Установка и удаление других приложений
• • Изменить системные настройки
  • Изменить картинку рабочего стола
  • Используйте хранитель экрана
  • Добавьте свою электронную почту и другие учетные записи
  • Используйте ярлыки для автоматизации задач
  • Создать Memoji в сообщениях
  • Измените изображение для себя или других в приложениях
  • Изменить язык системы
  • Упростите просмотр того, что происходит на экране
• • Создание и работа с документами
  • Открытые документы
  • Используйте диктовку
  • Размечать файлы
  • Объединение файлов в PDF
  • Печать документов
  • Организуйте свой рабочий стол с помощью стеков
  • Организация файлов с помощью папок
  • Пометить файлы и папки
  • Отправлять электронную почту
  • Используйте Live Text для взаимодействия с текстом на фотографии
  • Резервное копирование файлов
  • Восстановить файлы
• • Создание Apple ID
  • Управление настройками Apple ID
  • Что такое iCloud?
  • Что такое iCloud+?
  • Настройте iCloud на своем Mac
  • Храните файлы в iCloud Drive
  • Делитесь файлами с помощью общего доступа к файлам iCloud
  • Управление хранилищем iCloud
  • Используйте фото iCloud
• • Что такое семейный доступ?
  • Настроить семейный доступ
  • Настройте других пользователей на вашем Mac
  • Настройка Экранного времени для ребенка
  • Делитесь покупками с семьей
  • Сделать звонок FaceTime
  • Используйте SharePlay, чтобы смотреть и слушать вместе
  • Отправлять текстовые сообщения
  • Поделитесь календарем с семьей
  • Узнайте, чем люди поделились с вами
  • Найдите свою семью и друзей
  • Играйте в игры с друзьями
• • Используйте Continuity для работы на устройствах Apple
  • Потоковое аудио и видео с AirPlay
  • Используйте клавиатуру и мышь или трекпад на разных устройствах
  • Используйте свой iPad в качестве второго дисплея
  • Передача задач между устройствами
  • Вставка фотографий и документов с iPhone или iPad
  • Вставка эскизов с iPhone или iPad
  • Копировать и вставлять между устройствами
  • Используйте Apple Watch, чтобы разблокировать свой Mac
  • Совершайте и принимайте телефонные звонки на вашем Mac
  • Отправляйте файлы между устройствами с помощью AirDrop
  • Синхронизируйте музыку, книги и многое другое между устройствами
• • Играть музыку
  • Слушайте подкасты
  • Смотрите сериалы и фильмы
  • Читать и слушать книги
  • Читать новости
  • Отслеживайте акции и рынок
• • Подпишитесь на Apple Music
  • Подпишитесь на AppleTV+
  • Подпишитесь на Apple Arcade
  • Подпишитесь на Apple News+
  • Подпишитесь на подкасты и каналы
  • Управление подписками в App Store
  • Просмотр подписок Apple для вашей семьи
• • Управление файлами cookie и другими данными веб-сайтов в Safari
  • Используйте приватный просмотр в Safari
  • Просмотр отчетов о конфиденциальности в Safari
  • Разбираться в паролях
  • Сброс пароля для входа на Mac
  • Создание и автоматическое заполнение надежных паролей
  • Обеспечьте безопасность своего Apple ID
  • Настройте свой Mac для обеспечения безопасности
  • Используйте защиту конфиденциальности почты
  • Защитите свою конфиденциальность
  • Оплата с помощью Apple Pay в Safari
  • Используйте функцию «Вход с Apple» для приложений и веб-сайтов
  • Защитите свой Mac от вредоносных программ
  • Контролировать доступ к камере
  • Найдите пропавшее устройство
• • Начните работу со специальными возможностями
  • Зрение
  • слух
  • Мобильность
  • Общий
• • Измените яркость дисплея
  • Подключите беспроводную клавиатуру, мышь или трекпад
  • Подключайте другие беспроводные устройства
  • Подключите дисплей, телевизор или проектор
  • Добавить принтер
  • Используйте встроенную камеру
  • Используйте AirPods с вашим Mac
  • Экономьте энергию на вашем Mac
  • Оптимизируйте место для хранения
  • Записывайте компакт-диски и DVD-диски
  • Управляйте аксессуарами в вашем доме
  • Запустите Windows на вашем Mac
• Ресурсы для вашего Mac
• Ресурсы для ваших устройств Apple
• Авторские права

Разрешение вашего дисплея определяет размер текста и объектов на экране. По умолчанию ваш Mac автоматически использует наилучшее разрешение экрана. Хотя лучше всего использовать разрешение по умолчанию, вы можете вручную установить разрешение, чтобы текст и объекты отображались на экране больше, или отрегулировать его, чтобы текст и объекты казались меньше, чтобы у вас было больше места на экране.

Установите разрешение основного дисплея

1. На Mac выберите меню Apple > «Системные настройки», затем нажмите «Мониторы» .

   Откройте для меня панель «Дисплеи»

2. Выберите Масштаб, затем выберите один из вариантов.

Установите разрешение для подключенного дисплея

Если у вас более одного дисплея, дополнительные параметры разрешения доступны после подключения дисплея.

1. На Mac выберите меню Apple > «Системные настройки», нажмите «Мониторы» и нажмите «Настройки дисплея».

   Откройте для меня панель «Дисплеи»

2. Выберите свой дисплей на боковой панели, затем выполните одно из следующих действий в зависимости от вашего дисплея: отображать.

3. Выберите Scaled, затем выберите разрешение, которое хотите использовать.

Вы можете выбрать «Показать все разрешения», чтобы увидеть дополнительные разрешения для дисплея.

4. Нажмите Готово.

В зависимости от того, как вы настраиваете разрешение, окна некоторых приложений могут не полностью помещаться на экране. Использование масштабированного разрешения может повлиять на производительность.

См. также Если на вашем Mac нет изображения после изменения разрешенияИспользуйте один или несколько внешних дисплеев с настройками MacSet Специальные возможности на MacСтатья службы поддержки Apple: Использование дисплея Retina

Максимальное количество символов: 250

Пожалуйста, не указывайте личную информацию в своем комментарии.

Максимальное количество символов — 250.

Спасибо за отзыв.

d4PDF: крупномасштабное моделирование климата с высоким разрешением для оценки риска глобального потепления | Прогресс в области наук о Земле и планетах

• Обзор
• Открытый доступ
• Опубликовано: 07 октября 2020 г.

• Масаёси Исии ^1,2 и
• Нобухито Мори ³  

Прогресс в области наук о Земле и планетах том 7 , Номер статьи: 58 ​​(2020) Процитировать эту статью

• 4580 доступов

• 17 цитирований

• 3 Альтметрический

• Сведения о показателях

Abstract

Для оценки риска изменения климата была разработана крупная база данных моделирования климата, известная как база данных для принятия политических решений в отношении будущих изменений климата (d4PDF). С момента завершения первого набора климатических симуляций в 2015 году база данных постоянно пополнялась. Он содержит результаты ансамблевого моделирования, проведенного в общей сложности за тысячи лет, соответственно, для прошлого и будущего климата с использованием глобальных (60 км по горизонтали) и региональных (20 км) моделей атмосферы с высоким разрешением. Доступно несколько наборов моделей будущего климата, в которых средние глобальные температуры приземного воздуха должны быть выше на 4 К, 2 К и 1,5 К по сравнению с доиндустриальными уровнями. Моделирование климата прошлого без потепления включено в d4PDF вместе с моделированием климата прошлого. Общий объем данных составляет примерно 2 петабайта. Атмосферные модели удовлетворительно имитируют прошлый климат с точки зрения климатологии, естественных изменений и экстремальных явлений, таких как сильные осадки и тропические циклоны. Кроме того, пользователи данных могут получить статистически значимые изменения в средних состояниях или представляющих интерес экстремальных метеорологических и климатических явлениях между прошлым и будущим климатом с помощью простых арифметических вычислений без каких-либо статистических предположений. База данных полезна для понимания будущих изменений климатических состояний и привязки прошлых климатических явлений к глобальному потеплению. Исследования по оценке воздействия изменений климата одновременно проводились в различных областях исследований, таких как природные опасности, гидрология, гражданское строительство, сельское хозяйство, здравоохранение и страхование. В настоящее время эта база данных стала необходимой для продвижения исследований по оценке климата и рисков, а также для разработки политики адаптации к изменению климата. Кроме того, он помог создать междисциплинарное исследовательское сообщество по глобальному потеплению в Японии.

Введение

После серии Пятых оценочных докладов Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК), опубликованных в 2013 и 2014 годах, в декабре 2015 года было принято Парижское соглашение. Во всем мире правительства приступили к разработке мер по адаптации к будущему усилению глобального потепления. Чтобы разработать последовательные меры адаптации для борьбы с наводнениями, сельского хозяйства, городского планирования и предотвращения рисков для жизни людей и социальной инфраструктуры, важно, чтобы правительственные учреждения и лица, принимающие политические решения, приняли сценарий будущего, обычно используемый в социально-экономических и экологических областях между прилегающие географические регионы. В настоящее время люди особенно обеспокоены суровой погодой и чрезвычайными опасностями, вызванными глобальным потеплением. Для решения этой проблемы климатическая информация должна быть детализирована в пространстве и времени.

Краткая история

В 1989 году Метеорологический научно-исследовательский институт (МРИ) начал исследования глобального потепления. Сначала они провели моделирование климата с помощью атмосферной модели, соединенной с плоской моделью океана (Нода и Токиока, 1989 г.), и результат был представлен в первом оценочном отчете МГЭИК. С тех пор MRI участвовала во всех опубликованных отчетах об оценках МГЭИК и разработала модели, связанные с атмосферой и океаном (Токиока и др., 1995 г.; Юкимото и др., 2001 г.) и модели земной системы (Адачи и др., 2013 г.; Юкимото и др. 2019) в параллели. С 2002 по 2016 год расширенные исследования глобального потепления проводились в рамках трех японских исследовательских программ, поддерживаемых министерством Японии, MEXT, в которых участвовали Токийский университет, JAMSTEC, MRI, NIES, Киотский университет и другие институты. В рамках этих программ были разработаны климатические модели (Хасуми и Эмори, 2004 г.; Нодзава и др., 2007 г.; Ватанабэ и др., 2010 г.; Татебе и др., 2019 г.), объединенная модель атмосферы и океана с высоким разрешением (Сакамото и др., 2012 г.) и перспективная модель Земли. системные модели (Кавамия и др., 2005 г.; Ватанабэ и др., 2011 г.; Хадзима и др., 2020 г.), которые использовались для будущих прогнозов климата. В рамках этих программ также проводились климатические исследования в глобальном и региональном масштабах, наряду с междисциплинарными исследованиями по оценке воздействия на климат (Nakakita et al. 2018). Кроме того, в рамках Программы информации о рисках изменения климата (SOUSEI, с 2012 по 2016 финансовый год) были проведены исследования атрибуции событий, требующие имитационного моделирования в больших ансамблях (например, Watanabe et al. 2013).

Во время программы SOUSEI были настойчивые требования внести свой вклад в общество, используя результаты своих исследований, полученные в ходе программ. В то же время было указано, что результаты существующих моделей для будущих климатических состояний недостаточны для разработки подходящих мер по адаптации в Японии на основе прогнозов и оценок воздействия (Mori et al. 2016; Takemi et al. 2016). В программах для получения прогнозов воздействия и оценки изменения климата использовалась проекция на временной интервал (Kitoh et al. 2016), в которой AGCM с высоким разрешением интегрированы для прошлых и будущих периодов в несколько десятков лет. Однако количество событий, выбранных из доступных моделей климата, было недостаточным для оценки экстремальных природных опасностей в конкретных регионах. Кроме того, надежная вероятностная информация об экстремальных периодах повторяемости от 1/20 до 1/200 года, например, требовалась для разработки аппаратных средств противодействия экстремальным природным опасностям. Вот, N -летний экстремум относится к вероятности превышения один раз за N лет. Когда размер выборки мал, неопределенность в расчетной частоте появления экстремальных значений велика. Поэтому увеличение периода моделирования климата было весьма желательным для прогнозирования и оценки воздействия, а также для адаптации к будущим экстремальным опасностям.

Таким образом, они разработали будущие сценарии на нескольких уровнях потепления в двадцать первом веке, выполняя многочисленные элементы моделирования климата с использованием глобальных и региональных моделей атмосферы с высоким разрешением, вызванных наблюдаемыми и будущими температурами поверхности моря, прогнозируемыми участвующими моделями CMIP5. Эксперименты по моделированию были разработаны таким образом, чтобы прошлые климатические сигналы и будущие изменения экстремальных явлений, таких как аномальная жара, проливные дожди и тропические циклоны, а также экстремальные климатические явления, обнаруживались с высокой статистической достоверностью на основе моделирования климата за тысячи лет. . База данных, содержащая результаты моделирования, была названа d4PDF. Более подробная информация о d4PDF будет представлена ​​ниже.

Моделирование будущего климата с помощью d4PDF впервые было проведено в 2015 г. (Mizuta et al. 2017). В моделировании глобальные приземные температуры воздуха (SAT) установлены как климатологически постоянные на уровне +4 K по отношению к доиндустриальным уровням, что соответствует концу двадцать первого века в экспериментах по сценарию RCP8.5 участвующих моделей CMIP5. В декабре 2015 года, когда был выпущен первый d4PDF, было принято Парижское соглашение, в котором усилия по поддержанию температуры ниже +2 K поощрялись при глобальном сотрудничестве. Для достижения этой цели кабинет министров Японии решил спланировать политику адаптации к изменению климата с помощью общего отчета под названием «Национальный план адаптации к последствиям изменения климата в ноябре 2015 года». На этом фоне программа MEXT по науке о климате и социальной реализации под названием SI-CAT (с 2015 по 2019 финансовый год)) решил провести дальнейшее моделирование климата в будущем при уровне потепления +2 K в качестве подмножества d4PDF (Fujita et al. 2019). Адаптация или меры противодействия глобальному потеплению являются не только государственными, но и социальными проблемами. С августа 2018 года d4PDF стал открытым как для коммерческих, так и для некоммерческих приложений.

В 2017 году началась новая исследовательская программа Комплексной исследовательской программы для совершенствования моделей климата (TOUGOU, с 2017 по 2021 финансовый год). В качестве одной из тем исследований в TOUGOU в настоящее время планируется и разрабатывается обновление d4PDF.

Цели d4PDF

Основная цель базы данных — стать стандартом для использования при разработке политики в японских министерствах и ведомствах, а также в исследованиях глобального потепления и оценки воздействия. Правительства и заинтересованные стороны особенно обеспокоены будущими серьезными экстремальными атмосферными явлениями и их неопределенностью. Чтобы реализовать это, d4PDF состоит из моделирования климата с высоким разрешением и большим ансамблем, направленного на пересмотр предыдущих результатов об изменении климата, включая прошлые и будущие экстремальные явления, и на получение высоконадежных выводов как в климатических исследованиях, так и в оценочных исследованиях. Исследователи климата сосредотачиваются на физических предпосылках и механизмах климатических изменений с помощью d4PDF. Моделирование большого ансамбля также позволяет им проводить факторный анализ изменений климата, например, обнаружение и атрибуцию, а также атрибуцию событий практически в режиме реального времени. Такая исследовательская деятельность будет способствовать развитию оперативного мониторинга климата, например, осуществляемого Всемирной метеорологической организацией (2019 г.).) и соответствующие операционные центры. Исследователи, занимающиеся оценкой воздействия и риска, создают свои модели оценки с использованием d4PDF. Коррекция погрешности атмосферных переменных, созданных моделью, часто требуется для стабилизации характеристик результатов оценки. Подходы к информационной инженерии иногда эффективны для извлечения статистических характеристик атмосферных явлений из большой базы данных. Для работы с большой базой данных необходимо внедрить совершенно новые методы обслуживания данных. Вся эта исследовательская деятельность образует междисциплинарное сообщество по исследованию глобального потепления (рис. 1). Мы надеемся, что это сообщество работает для реализации эффективных мер противодействия глобальному потеплению и для прогресса в науке, технике, сельском хозяйстве и т. д. Кроме того, все результаты сообщества способствуют улучшению будущей версии баз данных моделирования и прогнозирования климата.

Схематический вид этого обзора. Цифры обозначают подразделы основного раздела

Изображение в натуральную величину

На международном уровне существует несколько подобных баз данных. В 2009 г. Великобритания создала базу данных прогнозов глобального потепления в сотрудничестве с национальными агентствами (UKCP09; Jenkins et al. 2009) для оценки будущих климатических рисков. Это эпохальная база данных, поскольку функции распределения вероятностей (PDF) будущих состояний климата могут быть извлечены из базы данных. База данных была обновлена ​​в 2018 г. (UKCP18; Met Office 2018). Как UKCP18, так и d4PDF позволяют проводить вероятностные оценки возникновения экстремальных явлений, хотя первый рассматривает более широкий диапазон неопределенностей в будущем климате, используя связанную модель, а не атмосферную модель, больше состояний модели CMIP5 и ансамбль физических параметров. Пространственное разрешение региональной климатической модели UKCP18 составляет 12 км. Кроме того, UKCP18 включает диагностически оцененные перспективы повышения уровня моря. Другая база данных под названием ClimEx (Leduc et al. 2019) была создана как региональная база данных прогнозов с большим ансамблем для регионов Северной Америки и Европы с использованием канадской региональной климатической модели с разрешением 12 км, динамически уменьшенной из 50-элементных симуляций одной глобальной климатической модели. Большой ансамбль Института Макса Планка (MPI-GE; Maher et al. 2019) является расширением исторических экспериментов CMIP5 и четырех сценариев RCP с помощью единой модели земной системы с низким разрешением. В MPI-GE наборы симуляций из 100 участников для каждого эксперимента обеспечивают надежные оценки вынужденной реакции, разделенные внутренней изменчивостью. Международный исследовательский проект под названием CORDEX является частью CMIP5 (а также текущего CMIP6), и этот проект фокусируется на прогнозах глобального потепления в региональном масштабе, применяя мультимодельный ансамблевый подход (Giorgi et al. 2009).).

Обзор

Теперь мы рассмотрим использование d4PDF в климатических и оценочных исследованиях будущих изменений климата. С 2015 года было опубликовано более 70 статей, связанных с d4PDF, и все они представлены в этом обзоре. Цель этого обзора состоит в том, чтобы обобщить текущие исследования d4PDF и получить информацию о перспективах будущих баз данных моделирования климата. Сначала описываются атмосферные модели и различные симуляции климата в d4PDF, а затем оцениваются прошлые и будущие симуляции климата с акцентом на атмосферные явления в глобальном и региональном масштабах. Во-вторых, мы представляем, как d4PDF применялся для исследований по оценке воздействия и социальной реализации. Таковы запланированные цели базы данных, то есть предоставлять данные с высоким разрешением и большими ансамблями, необходимые для климатических исследований и оценок рисков для различных секторов человеческого общества и земной среды. На протяжении всего этого обзора подчеркивается, что моделирование климата с высоким разрешением и большим ансамблем эффективно для обнаружения сигналов атмосферных экстремальных явлений и для практического применения для оценки будущих климатических рисков. Пользователи данных в широком диапазоне областей исследований подняли новые проблемы в базе данных. Будущая перспектива базы данных будет обсуждаться в заключительном разделе. На рис. 1 схематично показан этот обзор.

Варианты имитации климата ⋯ (1)

В таблице 1 перечислены различные имитации климата при разных уровнях глобального потепления, которые составляют d4PDF. Глобальные и региональные модели атмосферного климата с ячейками 60 км и 20 км соответственно используются для моделирования прошлого и будущего климата. Разрешение сетки 60 км примерно в два раза выше, чем у большинства моделей, участвующих в CMIP5. Глобальная модель представляет собой модель общей циркуляции атмосферы MRI версии 3.2 (MRI-AGCM3.2; Mizuta et al. 2012) установки с низким разрешением, а региональная модель представляет собой негидростатическую региональную модель климата (NHRCM; Sasaki et al. 2011). ; Мурата и др., 2013), охватывающих Японские острова, Корейский полуостров и часть Азиатского континента. Подробные пространственно-временные результаты моделирования были получены путем динамического уменьшения масштаба с помощью NHRCM с использованием латеральных граничных условий, заданных MRI-AGCM3.2. Эти модели аналогичны оперативным моделям, ранее использовавшимся Японским метеорологическим агентством (ЯМА), хотя физические схемы моделей были заменены схемами, подходящими для моделирования климата. Размеры ансамбля экспериментов превышали 50, и в каждом подмножестве была доступна пара глобальных и региональных симуляций.

Полноразмерная таблица

Все симуляции, перечисленные в таблице 1, были проведены путем интеграции моделей, обусловленных заданной температурой поверхности моря (SST), сплоченностью морского льда (SIC) и толщиной морского льда (SIT). Концентрации парниковых газов CMIP5 (Taylor et al. 2012) были введены в модели. В прошлом при моделировании климата использовались наблюдаемые ТПМ, SIC и SIT, где ТПМ и SIC относятся к COBE-SST2 (Hirahara et al. 2014). Изменяющаяся во времени SIT строится и предоставляется как ежемесячная климатологическая SIT (Bourke and Garrett 19).87), умноженное на наблюдаемый SIC. Дальнейшее моделирование проводилось в предположении климатологически постоянных условий потепления +1,5 К (Nosaka et al. 2020), +2 K (Fujita et al. 2019) и +4 K (Mizuta et al. 2017) по сравнению с доиндустриальными уровнями. Будущие ТПМ, используемые в этом моделировании, были наблюдениями без тренда, добавленными к ежемесячным трендам ТПМ экспериментов CMIP5 RCP8.5, выполненных с использованием шести различных климатических моделей: CCSM4 (Gent et al. 2011), GFDL-CM3 (Delworth et al. 2006; Donner et al. ., 2011), HadGen2-AO (Коллинз и др., 2011; Мартин и др., 2011), MIROC5 (Ватанабе и др., 2010), MPI-ESM-MR (Gioegetta и др., 2013) и MRI-CGCM3 (Юкимото и др.). и др., 2011 г.; Юкимото и др., 2012 г.), как показано на рис. 2 и в таблице 2. Индивидуальные тренды ТПМ были масштабированы путем умножения на коэффициент (Fujita и др., 2019 г. ).; Мизута и др. 2017; Носака и др. 2020; Шиогама и др. 2010), что заставляет MRI-AGCM3.2 моделировать глобальные средние SAT, эквивалентные каждому уровню потепления. Будущее SIC согласуется с SST в географических точках, что определяется с помощью квадратичных соотношений между SST и SIC, как это использовалось в Hirahara et al. (2014). Коэффициенты квадратных уравнений определялись отдельно для каждой модели CMIP5, так что климатологические площади морского льда в полушарии были такими же, как и коэффициенты мультимодельного среднего SIC по ансамблю шести моделей CMIP5. Почему здесь использовалось мультимодельное среднее, так это то, что неопределенности будущего SIC CMIP5 довольно велики. Будущий SIT давался так же, как и предыдущий SIT. Будущие изменения конкретных атмосферных переменных определяются различиями между прошлым и будущим моделированием климата. Иногда это называют экспериментом с временным интервалом (Kitoh et al. 2016).

Географические распределения разности температур поверхности моря (K) шести климатических моделей, участвующих в CMIP5, между двумя периодами с 1991 по 2010 г. и с 2080 по 2099 г. Значения показывают средние изменения климатологических ТПМ для января в годы с с 2080 по 2099 год по сравнению с периодом с 1991 по 2010 год

Изображение в полный размер

Полноразмерная таблица

В d4PDF учитываются два источника неопределенностей. Одним из них является неопределенность в экспериментах по сценарию CMIP5, учитываемая будущими тенденциями шести моделей CMIP5 (таблица 2). Другой — во внутренней (естественной) изменчивости, вызванной разными начальными и нижними граничными условиями. Последнее представляет собой возмущения SST, SIC и SIT, которые представлены как непрерывные флуктуации в пространстве и времени на основе информации о неопределенности COBE-SST2. Хотя величины неопределенности меняются в пространстве и времени в зависимости от распределений наблюдений, величины неопределенности устанавливаются постоянными во времени. Возмущения SIC создаются в соответствии с возмущениями SST с использованием упомянутого выше квадратичного соотношения, а возмущения SIT рассчитываются как возмущения SIC, умноженные на климатологию SIT. Преимущества использования возмущений SST, SIC и SIT заключаются в том, чтобы учитывать неопределенности наблюдений при моделировании климата и оптимизировать моделирование климата с помощью силы SST. Или они почти эквивалентны использованию других анализов SST и SIC, отличных от COBE-SST2. Глобальная атмосферная модель была интегрирована из нескольких различных начальных условий с возмущенными океаническими граничными условиями в течение 1 года до начала основных прогонов моделирования. В эксперименте +4 K 90 членов ансамбля состояли из комбинаций шести трендов SST и 15 наборов океанических возмущений, а также 6 трендов, умноженных на 9 возмущений, для экспериментов при 1,5 K и +2 K.

Моделирование глобальной модели обеспечивает боковые граничные условия для динамического даунскейлинга моделирования климата в Восточной Азии (Mizuta et al. 2017). Метод спектрального подталкивания используется для обеспечения согласованности между глобальными и региональными крупномасштабными климатическими состояниями и для стабилизации интеграции NHRCM (Murata et al. 2013; Sasaki et al. 2011), принятой в других региональных климатических моделях (Giorgi 2019).). Океанические граничные условия такие же, как и в глобальной модели. Об ошибке в SIC, используемой NHRCM, сообщили Nosaka et al. (2020), то есть для всех моделей NHRCM данные о морском льде в Охотском море отсутствуют. Ошибка привела к большим отклонениям в смоделированных дневных минимальных температурах в северные зимы. Дополнительная информация будет доступна на веб-сайте d4PDF и других сайтах.

Моделирование большого ансамбля ⋯ (2)

Каждое подмножество содержит глобальные и региональные модели моделирования для 29до 60 лет при 50–100 различных начальных и граничных условиях (табл. 1). Следовательно, в общей сложности тысячи лет моделирования на каждом уровне потепления обеспечивают достаточный запас выборок экстремальных погодных явлений и редких явлений, как будет представлено позже. Общий объем d4PDF составляет примерно 2 петабайта. В дальнейшем моделирование климата с помощью глобальной и региональной моделей обозначается как d4PDF-G и d4PDF-R соответственно.

На рис. 3 показаны все эксперименты d4PDF-G. Средняя глобальная температура приземного воздуха (SAT) прошлых симуляций d4PDF отображает тенденцию глобального потепления, как и во временных рядах экспериментов CMIP5. Напротив, временные ряды SAT других экспериментов колеблются на каждом уровне потепления. Неопределенности моделирования будущего климата намного меньше, чем неопределенности шести моделей CMIP5, благодаря процедуре корректировки будущих трендов ТПМ, представленной выше. Межгодовые вариации моделей d4PDF в основном одинаковы между собой, поскольку во всех экспериментах обычно используются наблюдаемые внутренние вариации граничных условий океана.

Временные ряды аномалий глобальной средней приземной температуры воздуха d4PDF-G для прошлого (светло-синий), незамерзающего (синий), +1,5 K (зеленый), +2 K (оранжевый) и +4 K (красный) моделирование климата и исторические эксперименты CMIP5 и RCP8. 5 с шестью моделями климата. Затенение указывает на погрешность в две сигмы. Временные ряды строятся относительно средних значений за период с 1975 по 2005 год

Изображение в натуральную величину

В общем, моделирование больших ансамблей дает надежную статистику как по средним, так и по крайним значениям. База данных большого ансамбля d4PDF была разработана, чтобы иметь возможность оценивать будущие изменения суровых погодных и климатических явлений, происходящих редко, таких как сильные осадки и тропические циклоны, а также изменения средних климатических состояний. Для достижения этого, кроме того, необходимо подтвердить, насколько хорошо модели воспроизводят средние климатические состояния и суровые явления в прошлых климатических симуляциях.

С выходными данными d4PDF пользователи могут получать надежные статистические данные, например, о периодах повторяемости более 100 лет периодов сильной жары, обильных осадков, штормовых нагонов и т. д., которые влияют на социальную инфраструктуру, с помощью простых арифметических вычислений без каких-либо статистических предположений. Такие непараметрические подходы эффективны как в климатических, так и в оценочных исследованиях. Статистические данные о событиях, лежащих близко к хвостам ФРВ, также могут быть на уровне достоверности (например, Шиогама и др., 2016; Кавасэ и др., 2016), а пространственно или во времени сглаженные изображения характеристик редких событий могут быть получены по желанию в во многих случаях (например, Mizuta et al., 2017; Matsueda and Endo, 2017; Yoshida et al., 2017).

В нескольких исследованиях сообщается о членах ансамбля, необходимых для атрибуции атмосферных явлений. Сколько членов ансамбля достаточно для надежных оценок, зависит от целей или от временного и пространственного масштаба усреднения. Хибино и Такаябу (2016) продемонстрировали обнаруживаемые сигналы будущих осадков в низких, средних и высоких широтах, изменив временной и пространственный масштабы для усреднения. Используя 100 ансамблевых симуляций MPI-GE, Maher et al. (2019) продемонстрировали оценку размеров ансамбля, необходимого для выделения вынужденных трендов будущего давления на уровне моря от внутренних колебаний большой амплитуды. Для обнаружения годовых изменений годовой частоты ураганов, вызванных ТПМ, Mei et al. (2019) пришел к выводу, что достаточно двадцати ансамблей, используя d4PDF-G.

На рисунке 4 показаны размеры ансамбля, необходимые для обнаружения будущих изменений экстремальных значений годового максимума однодневных осадков (Rx1d) d4PDF-R в Токио. Гистограммы Rx1d становятся более гладкими и менее неопределенными по мере использования многих членов ансамбля (рис. 4а). Экстремумы Rx1d, расположенные в ФПВ с тонким хвостом, несколько сильно зависят от числа членов ансамбля (синие и красные кружки по оси абсцисс). Для будущих изменений в 95-процентильных экстремумов Rx1d неопределенности существенно не изменяются при использовании членов более 30, в то время как для 99-процентильных экстремумов следует учитывать все члены (рис. 4b).

a Гистограммы годовых максимальных однодневных осадков (мм/день) каждого года в прошлом (синий) и +4 K (красный) региональное моделирование климата (d4PDF-R) в Токио, для случаев определенного набора из 6, 18, 42 и 90 элементов, выровненных сверху вниз. Нанесенные на график элементы выбираются равномерно из 15 симуляций с шестью различными трендами ТПМ. Цветные кружки по оси абсцисс на каждой гистограмме обозначают позиции на 9-й позиции.5, 97 и 99 процентили для прошлого (синий) и +4 K (красный) климата. b Средние будущие изменения (линия) и неопределенность в одну сигму (затенение) в 95 (красный) и 99 (синий) процентилях максимальных суточных осадков, оцененных непараметрически из базы данных

Изображение в натуральную величину события ⋯ (3)

То, насколько хорошо воспроизводятся прошлые погодные и климатические явления в масштабах времени от сезона до десятилетия в ответ на наблюдаемые ТПМ, является одним из ключевых факторов при приписывании погодных или климатических явлений глобальному потеплению. Кроме того, более точное воспроизведение прошлого климата и суровых явлений должно быть минимальным требованием для уверенности в оценке будущих изменений, поскольку было доказано, что принятая физика модели применима для современной климатической системы Земли. Кроме того, элементы моделирования климата с высоким разрешением и большим ансамблем помогают уменьшить неопределенности в оценках реакции атмосферы на антропогенное воздействие и заданные вариации ТПМ.

До d4PDF MRI-AGCM3.2 применялся к экспериментам с временными срезами с использованием тех же настроек модели, что и в d4PDF; однако ранее был принят другой план эксперимента, особенно в отношении нижних граничных условий: использовался другой анализ SST и SIC для HadISST (Rayner et al. 2003), и не приводились возмущения SST и SIC (Mizuta et al. 2012). В ходе этих экспериментов было подтверждено, что модельной климатологии достаточно для воспроизведения наблюдаемого распределения осадков и генезиса тропических циклонов, как сообщает Mizuta et al. (2012) и Мураками и соавт. (2012). Рисунки 5 и 6 нарисованы с использованием d4PDF-G и показывают, что прошлые симуляции климата почти идентичны результатам предыдущих исследований в количественном отношении.

Рис. 5

a Климатология осадков (мм/сутки) для июня в прошлых климатических моделированиях d4PDF-G и b соответствующих наблюдений (GPCP; Adler et al. 2003)

Полноразмерное изображение9

9 Рис. 6

a Наблюдаемая (Knapp et al. 2010) и b смоделированная траектория тропического циклона. Моделирование d4PDF-G для одного члена в прошлых климатических условиях. Траектории окрашены в зависимости от скорости ветра. c Генезисные частоты a и b в зависимости от широты (Yoshida et al. 2017) уделяя особое внимание экстремальным явлениям SAT и осадкам, а также типичным атмосферным явлениям. В этих исследованиях сообщается о воспроизводимости прошлого климата с помощью MRI-AGCM3.2 с различных точек зрения. Шиогама и др. (2016) первыми провели исследование с d4PDF-G. Они объяснили исторические изменения дневной температуры и экстремальных осадков глобальным потеплением и указали, что пространственное распределение и антропогенное воздействие рекордных событий чувствительны к климатическим моделям и граничным условиям, использованным в экспериментах. Эндо и др. (2017) исследовали муссонные осадки летом в Восточной Азии и подтвердили хорошее совпадение климата (рис. 5), суточных сильных осадков и атмосферной циркуляции с соответствующими спутниковыми наблюдениями и реанализом. Дуан и др. (2019) было проведено еще одно сравнительное исследование с данными об осадках и станциях d4PDF-G по Китаю. Они получают довольно высокие коэффициенты корреляции выше 0,7 между d4PDF-G и наземными наблюдениями для всех сезонов в Китае и максимум 0,93 для весны. Частота генерируемых моделью тропических циклонов (ТЦ) согласуется с наблюдениями (рис. 6; Yoshida et al. 2017). Например, коэффициент корреляции между d4PDF-G и наблюдениями составляет 0,84 для временных рядов годовой частоты ураганов в Североатлантическом бассейне за последние десятилетия (Mei et al. 2019).). Однако TC, сгенерированные моделью, обычно слабые (рис. 6b). Скорректировав смоделированные скорости ветра (Sugi et al. 2017), Yoshida et al. (2017) показали реалистичное распределение частоты возникновения очень интенсивных TC (категории 4 и 5), а будущие изменения для конца двадцать первого века согласуются с Knutson et al. (2015). Обратите внимание, что AGCM, вызванная SST, аномально усиливает тропические циклоны из-за отсутствия взаимодействия воздух-море (Ogata et al. 2016), хотя частота генезиса хорошо согласуется с наблюдениями в средних широтах (рис. 6c).

Согласно исследованиям с d4PDF-G, MRI-AGCM3.2 лучше воспроизводит атмосферные явления в ответ на тропические вариации ТПМ, в частности, Эль-Ниньо и Южное колебание (Уеда и др., 2018; Се и др., 2018), и десятилетние вариации климата, такие как Тихоокеанское десятилетнее колебание (PDO), Междесятилетнее тихоокеанское колебание (IPO; Imada et al. 2017) и Атлантическое многодесятилетнее колебание (AMO) (Kamae et al. 2017a). В нескольких исследованиях сообщалось о воспроизводимости конкретных атмосферных явлений: блокирование в северном полушарии (Мацуэда и Эндо, 2017 г.) и атмосферная река (Камае и др., 2017b). Кроме того, члены большого ансамбля обеспечивают надежность атмосферных откликов, вызванных наблюдаемыми ТПМ, вместе с вероятностной информацией (Kamae et al. 2017b; Mei et al. 2019).; Йошида и др. 2017) и уменьшить атмосферный шум (Kamae et al. 2017b). Используя моделирование без потепления, вклады антропогенного радиационного воздействия и наблюдаемых ТПМ успешно выделяются из сигналов в прошлом моделировании климата. Имада и др. (2017) подтвердили, что усиление теплого лета и холодной зимы после 2000 года в Японии было вызвано атмосферными аномалиями, связанными с десятилетним состоянием IPO, подобным Ла-Нинья, разделяющим антропогенное потепление, подразумевая, что будущие риски волн тепла летом и осенью над Японией будут усиливаются в результате совпадения глобального потепления и десятилетней фазы тропических условий Тихого океана. Точно так же Kamae et al. (2017b) исследовали летний климат над западной частью Северной Америки, вызванный реакцией радиационного воздействия, и показали внутренние десятилетние вариации в зависимости от фаз АМО и PDO.

Выходные данные большого размера и высокого разрешения поддерживают исследования механизмов климатической системы. Моделирование моделей учитывает, например, систему тропических осадков (Xie et al. 2018), активность тропических циклонов (Ueda et al. 2018) и внутренние взаимодействия атмосферы и суши (Sato and Nakamura 2019). Недавние наблюдения показывают, что потепление в Арктике провоцирует евразийские холодные аномалии зимой. Его иногда называют теплым арктическим/холодным евразийским (WACE; Mori et al. 2014). Hori and Oshima (2018) изучили WACE с использованием прошлых моделей и моделирования без потепления и представили один взгляд на недавнюю тенденцию WACE, связанную с потеплением в Арктике.

Региональная модель NHRCM имеет преимущество в воспроизведении пространственно детализированных климатических состояний в Восточно-Азиатском регионе, что крайне необходимо для оценочных исследований. Региональные модели с более высоким разрешением лучше отображают сильные осадки, разрешают сложную топографию, береговые линии и динамические процессы на мезомасштабах (Giorgi 2019). Модель с пространственным разрешением 20 км, используемая в d4PDF, удовлетворительно имитировала колебания температуры и осадков в суточной шкале времени (Nosaka et al. 2020; Takayabu and Hibino 2016). Кроме того, глобальная модель предоставила NHRCM качественные латеральные граничные условия для динамического уменьшения масштаба. Модель с подробной топографией показывает климатологию SAT и осадков (Nosaka et al. 2020), снежный покров (Kawase et al. 2016) и экстремальные осадки (Hatsuzuka and Sato 2019).; Осакада и Накакита, 2018b) более реалистичны, чем глобальная модель. Между тем, в моделировании NHRCM неизбежно присутствуют сезонные погрешности. Оценочные исследования часто требуют беспристрастного ввода атмосферных переменных в локальном и краткосрочном масштабах, тогда как любые методологии не всегда удовлетворяют этим требованиям. Ватанабе и др. (2020) предложили метод коррекции смещения, специально разработанный для данных большого ансамбля, и они продемонстрировали, как получать менее ошибочные оценки гидрографических экстремальных явлений.

Моделирование без потепления с глобальными и региональными моделями доступно в формате d4PDF. Это довольно уникальная особенность d4PDF. Изучение климатических состояний вместе с моделированием отсутствия потепления обеспечивает дополнительную интерпретацию изменений климата в прошлом. Как правило, это объясняет, в какой степени антропогенное воздействие повлияло на погодные и климатические явления, путем сравнения прошлого и моделирования климата без потепления, как показано в вышеупомянутых исследованиях (Imada et al. 2017; Kamae et al. 2017b; Shiogama et al. 2016). . Если сосредоточиться на конкретном погодном явлении, этот подход часто называют методом атрибуции события (EA). Американское метеорологическое общество выпускало ежегодные специальные отчеты, в которых собирались материалы об экстремальных явлениях в мире (например, Herring et al. 2019).), в которых широко используется методика EA. Исследование ЭА с d4PDF было проведено в связи с аномальной жарой 2018 года в Японии (Imada et al. 2019). В целом серьезные события, сопровождающие аномальные осадки над Японскими островами, едва ли объясняются выходными данными глобальной модели из-за отсутствия разрешения для топографической сложности, мезомасштабной динамики и физики и т. д. Таким образом, моделирование NHRCM без потепления создало новую ценность в интерпретации региональных климатических систем в условиях глобального потепления. В настоящее время проводится исследование ЭО для случая сильных осадков, происходящего в Японии. Другое исследование с региональным моделированием без потепления, проведенное Kawase et al. (2019) обнаружил топографический контраст воздействия глобального потепления на региональный климат на южном острове Японии, который называется островом Кюсю. А именно, площадь острова составляет около 37 000 км 90 639 2 90 640 , а горные хребты на острове обуславливают различное влияние глобального потепления на синоптические явления между западной и восточной частями острова.

Глобальные будущие изменения климата ⋯ (4)

Будущие климаты +1,5 K, +2 K и +4 K, обработанные в d4PDF, соответствуют климату примерно 2030, 2040 и 2090 соответственно по сценарию CMIP5 RCP8.5 (рис. 3). База данных дает подробное представление о будущих изменениях, особенно атмосферных экстремальных явлений, поскольку ее разрешение в два раза выше, чем у моделей, участвующих в CMIP5. Из-за большого количества членов ансамбля, доступных в базе данных, будущие изменения, полученные с помощью простых арифметических вычислений, в большинстве случаев являются статистически надежными. Как упоминалось в предыдущем разделе, воспроизводимость прошлых метеорологических и климатических явлений обязательно подтверждается в прошлом моделировании климата для надежных оценок будущих изменений климата.

База данных содержит множество образцов редких погодных и климатических явлений, связанных с исследованиями по оценке риска. Используя результаты глобальной модели, будущие изменения тропических штормов (Yoshida et al. 2017), блокирования (Matsueda and Endo 2017), атмосферных рек (Kamae et al. 2019) и экстремальных осадков (Duan et al. 2019; Endo et al. 2017) были проверены. В этих исследованиях редкие события, выбранные из прошлого моделирования климата, сравнивались с наблюдениями, и будущие изменения оценивались как устойчивые, однако не обязательно для всех аспектов целей. Один из научных выводов заключается в том, что очень интенсивные тропические циклоны (категории 4 и 5) будут чаще возникать в вытянутых районах от юга Японии до Мексики через Гавайи по сравнению с циклонами в прошлых климатических условиях (Yoshida et al. 2017). В результате сильные осадки, 9Значения 0- и 99-процентильных суточных осадков, возможно, увеличатся в этих регионах, как обсуждалось Китохом и Эндо (2019), которые исследовали экстремальные значения осадков в хвостах ФПР отдельно для тропических циклонов и синоптических явлений.

Кроме того, низкая скорость перемещения тропических циклонов может привести к высокому риску стихийных бедствий из-за продолжительных проливных дождей. Вопрос о том, уменьшаются ли скорости перемещения прошлых и будущих тропических циклонов, является актуальной темой недавних исследований. Ямагучи и др. (2020) показали 10% замедление на средних широтах в климатическом сценарии +4 K d4PDF-G из-за ослабления западных ветров из-за снижения бароклинности в будущей атмосфере; однако в прошлом моделировании климата, которое отличается от наблюдательного исследования, сигналов не было обнаружено (Kossin 2018). Канада и др. (2020) также сообщили об аналогичном замедлении (около 13%) будущих TC, проходящих к востоку от Японии, путем проведения дальнейших экспериментов по динамическому уменьшению масштаба из d4PDF-R с негидростатической региональной моделью высокого разрешения (4 км), которая называется Cloud Resolving Storm Simulator (CReSS). ).

Моделирование будущего климата связано с неопределенностями, вызванными различными моделями будущего потепления ТПМ и возмущениями начальных и нижних граничных условий. Шесть трендов ТПМ вызвали некоторые разновидности будущих изменений частоты блокирующих событий, которые могут вызвать аномальную погоду (Мацуэда и Эндо, 2017 г.), атмосферных рек, которые могут вызвать серьезные наводнения (Камае и др., 2019 г.), и ясного неба в северной части Тихого океана. турбулентность, которую беспокоят пилоты самолетов (Watanabe et al. 2019). Используя традиционный подход для обнаружения сигналов, вызванных SST (Rowell et al. 1995; Суги и др. 1997), Endo et al. (2017) получили заключение; на средние климатологические изменения годовых максимальных однодневных сумм осадков над Японскими островами влияют неопределенности, возникающие в равной степени из двух источников неопределенности в отношении внешнего воздействия и внутренней изменчивости, в то время как внутренняя изменчивость является основным источником неопределенности над внутренним Китаем. На этот контраст между будущими изменениями над Японией и Китаем, вероятно, повлияет будущая активность тропических циклонов, регулируемая шестью различными климатическими условиями (Ide et al. 2018).

Региональные будущие изменения климата ⋯ (5)

Моделирование климата d4PDF-R полезно для оценки будущих изменений средних климатологических состояний и редких явлений, определяемых мезомасштабной динамикой и физикой, разрешая топографические эффекты над Японией. Как Носака и соавт. (2020), будущие изменения SAT будут более значительными в более высоких широтах как зимой, так и летом. Эти широтные контрасты, возможно, связаны с сокращением снежного покрова и закономерным потеплением океана. Изменения количества осадков кажутся большими на тихоокеанской стороне как зимой, так и летом из-за ослабления муссонной циркуляции.

Сильные снегопады, особенно на стороне Японского моря Японских островов, вызваны сильными зимними муссонными ветрами, дующими с теплого океана. Кавасе и др. (2016) сообщили об усилении обильных ежедневных снегопадов в центральной Японии даже в будущем климате +4 K. Из-за глобального потепления количество снегопадов уменьшается, особенно в прибрежных районах. Однако обильные снегопады, по-видимому, усиливаются на больших высотах, где температуры ниже нуля, что сопровождается усилением конвергенции полярных воздушных масс над Японским морем (Nagata et al. 19).86). Недавно Кавасе и соавт. (2020) получили более подробные изображения будущих изменений снежного покрова, особенно для горных районов, с динамическим уменьшением масштаба с помощью NHRCM с разрешением 5 км и 1 км.

В Японии с июня по июль длится сезон дождей под названием Байу, который сопровождается фронтальной структурой и сильными осадками, особенно во второй половине сезона. Осакада и Накакита (2018a), а также Накакита и Осакада (2018) изучили будущее изменение частоты проливных дождей во время Байу. Два исследования в целом подтвердили, что частота экстремальных дождей в Байу будет увеличиваться в будущем моделировании d4PDF-R. В частности, предыдущее исследование было сосредоточено на изменениях типичных атмосферных синоптических моделей и сообщало, что сильные дожди Байу в основном происходили в западной Японии в прошлом климате; однако в будущем климате эти районы расширились на восток с увеличением тенденций накопления количества осадков в расчете на один случай дождя.

Подходы к информационной инженерии эффективны для обработки больших данных с координатной сеткой. Метод самоорганизующихся карт (SOM) был применен для обнаружения будущих изменений количества экстремальных осадков в сезон баю (Ohba and Sugimoto 2019) и сильных снегопадов в Японии (Ohba and Sugimoto 2020; Ohba and Kawase 2020), связанных с синоптическим масштабом. погодные узоры. Другое исследование Matsuoka et al. (2019) предложили систему нейронной сети для извлечения стационарных фронтов над Японией из погодных переменных d4PDF-R.

Сильные осадки, вызванные тропическими циклонами, часто наблюдаются в Японии. Из-за отсутствия консенсуса в отношении будущих изменений в активности тропических циклонов (ТЦ), о которых сообщается в Пятом оценочном отчете МГЭИК (Рабочая группа I; Stocker et al. 2013), нелегко сделать вывод о том, насколько изменится количество накопленных осадков, вызванных ТЦ. в среднем в будущем. Тем не менее, важно изучить изменения в экстремальных осадках из-за TC, поскольку Hatsuzuka et al. (2020) сделал. Они попытались найти связь между интенсивностью ТС и 9Значения 0-го процентиля максимальных суточных осадков для более чем 4000 образцов TC, взятых из моделирования d4PDF. Следовательно, в будущем количество сильных осадков увеличится, и нет никакой значимой связи между экстремальными осадками и интенсивностью ТЦ, за исключением районов с ветреными склонами. Однако в будущем ожидается увеличение количества осадков, вызванных ТЦ, из-за вышеупомянутого замедления ТЦ в средних широтах.

Масштабируемость в условиях будущих изменений климата ⋯ (6)

Используя моделирование трех или четырех уровней потепления в прошлых и будущих климатических условиях, в нескольких исследованиях изучалась взаимосвязь между будущими изменениями представляющих интерес климатических переменных и увеличением глобального среднего SAT. Если первое зависит от второго линейно, климатическая система считается масштабируемой. В этом случае система довольно проста с точки зрения последствий глобального потепления. В противном случае необходимо учитывать некоторые нелинейные механизмы. Кроме того, масштабируемые отношения помогают нам определять будущие изменения при любых уровнях потепления без дополнительного моделирования модели.

Фуджита и др. (2019) с помощью d4PDF-G сравнили будущие изменения индексов осадков между моделями +2 K и +4 K отдельно для влажного и сухого сезонов по всему миру. Носака и др. (2020) исследовали масштабируемость различных аспектов будущих региональных изменений климата, используя результаты моделирования для четырех уровней потепления d4PDF-R. Во многих случаях будущие изменения климатологических состояний и экстремальных явлений имеют масштабируемость. Согласно этим исследованиям, увеличение скорости выпадения сильных осадков при изменении температуры в основном согласуется со скоростью Клаузиуса-Клапейрона (7%/K), хотя иногда они зависят от регионов и сезонов (Nosaka et al. 2020). Для редких событий, расположенных в хвостах вероятностных функций распределения, масштабируемость не всегда возможна. Что касается тропических циклонов, то частота их возникновения для всех категорий масштабируется; однако масштабируемость для категорий 4 и 5 маловероятна ((Yoshida 2019), личн. комм.).

Оценка рисков, связанных с обильными осадками и наводнениями ⋯ (7)

Ожидается, что изменение климата, вызванное глобальным потеплением, окажет серьезное влияние на экстремальные опасности, связанные с водой. В частности, сильные осадки и тайфуны, связанные с баю, являются крупными стихийными бедствиями в Восточной Азии (Mori and Takemi 2016; Nakakita and Osakada 2018; Osakada and Nakakita 2018a). Для оценки воздействия сильных осадков и тайфунов крайне важны количественные прогнозы по большому ансамблю, позволяющие фиксировать интенсивность и количество явлений. Таким образом, d4PDF применим для прогнозов экстремальных опасностей и связанных с ними оценок воздействия. Здесь мы рассматриваем типичные исследования природных опасностей с использованием d4PDF в журналах на английском и японском языках.

Тачикава и др. (2017) спрогнозировали будущие изменения d4PDF-R в экстремальном стоке рек для трех основных бассейнов Японии. На рисунке 7 показаны вероятности непревышения речного стока. Вероятностные события с периодом 1/200 лет для годового максимального 24-часового количества осадков при моделировании +4 K в основных речных бассейнах Японии в 1,3–1,4 раза больше, чем в прошлых моделях климата. Поэтому они пришли к выводу, что в целом для годового максимального речного стока над Японией ожидаются изменения в 1,5–1,7 раза больше. 200-летний ежегодный максимум 24-часового дождя в будущем климате +4 K эквивалентен 900-летнее событие в прошлом климатическом моделировании. Следовательно, период повторяемости будущего экстремального стока рек будет значительно сокращаться (чаще) в связи с изменением климата. Такой анализ, относящийся к экстремумам, возможен с использованием больших ансамблей без статистической гипотезы. Аналогичные результаты были получены в различных речных бассейнах Японии и других стран: бассейн реки Нагара Харада и др. (2018), регион Хоккайдо Кимура и др. (2018) и (Masuya et al. 2018), а также полуостров Индокитай Hanittinan et al. (2018).

Вероятности непревышения речного стока для трех крупных рек Японии (слева: река Аракава, посередине: река Сёнай, справа: река Йодо; синий: прошлый климат, красный: климат +4 K) на основе d4PDF- R, после Tachikawa et al. (2017)

Полноразмерное изображение

В SI-CAT было выполнено несколько исследований динамического даунскейлинга для пространственно уточненных оценок риска с NHRCM с разрешением 5 км. Модель 5 км учитывает ежечасные изменения количества осадков со сложной топографией (Murata et al. 2017). Уэмура и др. (2018) продемонстрировали влияние уменьшения масштаба на речной сток на Хоккайдо. В целом, 5-километровая НКПЧМ дает лучшие результаты, чем 20-километровая НКПЧМ, но их не всегда достаточно для оценки воздействия в районах со сложным локальным рельефом и любых размеров бассейнов. Прогнозы для оценки стихийных бедствий экстремальных наводнений рек, вызванных событиями Байу и тайфунами, с использованием d4PDF показали, что будущие речные стоки значительно изменятся в сильно урбанизированных бассейнах Японии и Азии следующим образом. Хосино и Ямада (2018a) проанализировали пространственно-временное распределение максимального годового количества осадков в бассейне реки Токати на Хоккайдо и сообщили, что годовой максимум сильных осадков будет пространственно сконцентрирован в будущем климате. Кроме того, Хосино и Ямада (2018b) расширили свой анализ до первоклассных рек, находящихся под непосредственным управлением центрального правительства, с использованием d4PDF-R. Они обнаружили, что среднегодовые максимальные количества осадков, усредненные в каждом бассейне, увеличиваются в будущем, коэффициенты увеличения которых зависят от географического положения, и предположили полезность d4PDF для анализа экстремальных осадков, серьезных речных паводков, более частых экстремальных явлений в будущем и необходимости наводнений. меры контроля. На рисунке 8 показано, что будущие изменения в первоклассном речном бассейне составили среднее максимальное количество осадков за 60 лет в Японии, а в северной Японии наблюдается статистически значимое увеличение среднего по бассейну количества осадков в диапазоне от 10 до 30%. В другом исследовании, проведенном Ватанабэ и Утсуми (2018 г.), были представлены региональные характеристики осадков на основе подхода группирования, подчеркнув точность классификации группирования и частоту осадков. Эти анализы речных бассейнов, связанные с обильными осадками, с использованием даунскейлинга d4PDF-R полезны для обсуждения будущих изменений стока рек или рисков наводнений.

Будущие изменения максимальных осадков, осредненных по первоклассным речным бассейнам (будущее минус прошлое, единица измерения: %), по Hoshino and Yamada (2018b)

Изображение в натуральную величину

Проекция крайней реки наводнение напрямую применимо к адаптации или анализу экономического риска. Токиока и др. (2018) рассмотрели различные контрмеры для разработки плана борьбы с наводнениями на примере региона Хоккайдо. Кроме того, Танака и соавт. (2018) изучали риски наводнений с помощью вероятностного моделирования осадков в бассейне реки Йодо в Японии. Рисунок 9показана вероятность превышения экономического ущерба от разлива реки Йодо на основе d4PDF-R. Экономический ущерб, вызванный риском наводнения, явно выше в климатических условиях +4 К. Это увеличение риска вызвано увеличением частоты сильных дождей в этом речном бассейне. Кроме того, изменчивость ущерба, причиняемого наводнениями, увеличивается по мере уменьшения вероятности их возникновения. Комбинируя вероятностную модель осадков и климатические данные большого ансамбля, построены ансамблевые кривые риска наводнений на основе процессов без предположения о каких-либо параметрических распределениях ошибок.

Вероятность превышения экономического ущерба от наводнения на реке Йодо с помощью d4PDF-R (прошлое: синий, будущее: красный), по Tanaka et al. (2018)

Увеличенное изображение

Большой ансамбль помогает в разработке статистических методов для исследований по оценке рисков речных паводков. Ким и др. (2017) разработали метод статистического масштабирования осадков на основе d4PDF-G. Статистически уменьшенные результаты показывают правдоподобную имитацию выходных данных 20-километровой модели AGCM (Мизута и др. , 2012 г.) в частоте суточного количества осадков, которые могут быть применены к системам генерации статистических данных о погоде. Между тем, Ватанабэ и соавт. (2018) применили два метода коррекции систематической ошибки для часового осаждения к d4PDF-R. Ошибка завышения оценок осадков была уменьшена с помощью коррекции ошибки, а вероятность исторических экстремумов была воспроизведена в выходных данных с поправкой на ошибку. Аналогичный метод поправки на погрешность был изучен для совокупной продолжительности осадков Kojima et al. (2018). Кроме того, Китано и соавт. (2017) использовали данные об осадках d4PDF для проверки теории экстремальных значений. Они продемонстрировали преимущество использования большого ансамбля для сходимости экстремальных значений, которое не может быть подтверждено наблюдаемыми данными из-за ограниченного числа выборок. Kuzuha and Senda (2018) выполнили анализ неопределенности экстремальных значений для 100-летних осадков вокруг Японии.

Оценка прибрежных рисков ⋯ (8)

Прогноз будущих изменений штормовых нагонов важен для оценки риска затопления прибрежных районов. Поскольку сильные штормовые нагоны возбуждаются в зависимости от комбинации интенсивности тропического циклона, скорости переноса и пути к конкретной бухте, ожидается, что их вероятность возникновения будет равна или меньше одного раза в 100 лет. Если не было возможности моделирования больших ансамблей, вероятностное определение возникновения штормовых нагонов, вызванных тропическими циклонами, затруднено. Мори и др. (2019) прогнозирует будущие изменения в региональных штормовых нагонах, нацеленных на заливы Токио и Осака, с использованием d4PDF. Прогнозируемая высота штормовых нагонов в Токио и заливе Осака увеличится на 0,3–0,45 м в течение 100 лет. Мори и др. (2019) указали, что изменения как частоты, так и интенсивности тропических циклонов окажут существенное влияние на высоту штормовых нагонов. Увеличение высоты штормовых нагонов за 100 лет впервые обсуждалось в специальном отчете МГЭИК об океане и криосфере в условиях меняющегося климата (SROCC; Pörtner et al. 2019).). Аналогичные тематические исследования были проведены для Корейского полуострова Yang et al. (2017) и для Бангладеш Al Mohit et al. (2018). Например, на рис. 10 показана проекция будущих высот штормовых нагонов в Йосу в Корее (Янг и др., 2018 г.), ясно демонстрирующая, что доверительные интервалы сужаются по мере увеличения количества ансамблей. Зимние внетропические циклоны также вызывают штормовые нагоны и штормовые волны в Японском море. Така и др. (2018 г.); Така и др. (2019) проанализировали изменения зимних внетропических циклонов с использованием d4PDF-R. Интенсивность сильнейших внетропических циклонов увеличится примерно на 12 гПа в климате +4 К; однако среднее климатологическое значение останется неизменным. Следы внетропических циклонов также будут смещены на северо-восток, а количество событий на главном острове Японии уменьшится, как показано на рис. 11.

Проекция будущих высот штормовых нагонов в Йосу, Корея (10 ансамблей: зеленый, 50 ансамблей: синий, 100 ансамблей: красный, затемнение указывает 95% доверительные интервалы), на основе d4PDF-R, по Янгу и другие. (2018)

Полноразмерное изображение

Будущие изменения в траекториях сильных зимних штормов вокруг Японии, на основе d4PDF-R (будущее минус прошлое, единица измерения: число в год в каждом 1 ^∘ — долгота и 1 ^∘ — ячейка широты), по Taka et al. (2018)

Изображение в полный размер

Тем временем экстремальные океанские волны важны для прибрежной, океанской и экологической инженерии. В качестве первого шага Shimura et al. выполнили будущие прогнозы глобального волнового климата при сценарии глобального потепления с использованием модели динамических волн. (2015 г.); Шимура и др. (2016 г.); Шимура и др. (2017) и Морим и соавт. (2019). Сильные изменения волновых характеристик проецируются на большие участки у берегов мира (охватывающие примерно 50 % береговой линии; Morim et al. 2019).). В западной части северной части Тихоокеанского региона прогнозируемые в будущем изменения средней высоты волн в летнее время, на которые влияют изменения тропических циклонов (ТЦ), значительно различаются в зависимости от пространственной картины ТПМ над тропической частью Тихого океана. Будущие прогнозы высоты волн с 10-летним периодом повторяемости, создаваемых ТЦ, показывают как увеличение, так и уменьшение по сравнению с прошлым климатом в диапазоне от ± 4 м для различных регионов над океаном (Shimura et al. 2015).

Для использования сгенерированных моделью TC для исследований по оценке прибрежных районов Ide et al. (2018) провели детальный пространственный анализ будущих характеристик ТЦ в западном секторе северной части Тихого океана, применив поправку на погрешность интенсивности ТЦ, аналогичную Sugi et al. (2017). Они показали большую неопределенность изменений минимального приземного давления среди будущих трендов ТПМ. На это следует обратить внимание при применении TC d4PDF для оценки воздействия будущих штормовых нагонов в этом регионе. Уэбб и др. (2019) сосредоточился на ТЦ в Южном полушарии и разработал метод отслеживания ТЦ, который хорошо определяет широты распада ТЦ, необходимые для оценки воздействия на побережье даже в средних и высоких широтах. Статистические характеристики наблюдаемых TC, необходимые для оценки воздействия, довольно плохо известны, тогда как d4PDF позволяет нам оценить опасности, связанные с TC, как показано выше. Кроме того, использование ТС в моделировании большого ансамбля может улучшить стохастические модели ТС, обычно используемые в инженерных областях (Umeda et al. 2019).).

Другие темы оценки рисков ⋯ (9)

Влияние изменения климата на водные ресурсы и сельское хозяйство необходимо не только для уменьшения негативных последствий, но и для расширения возможностей. Иидзуми и др. (2018a) оценили экономические потери производства основных сельскохозяйственных культур в глобальном масштабе в период с 1981 по 2010 год по сравнению с потерями, наблюдавшимися в начале двадцатого века, на основе прошлого d4PDF-G и моделирования без потепления. Моделирование урожайности продемонстрировало значительное снижение урожайности в более низких широтах, а также значительное увеличение урожайности в более высоких широтах. Кроме того, Iizumi et al. (2018b) обобщил темы сельскохозяйственных исследований по адаптации к изменению климата. Ким и др. (2018) провели исследование влияния изменения климата на системы отопления и охлаждения для кондиционирования воздуха, ориентируясь на район Йокогама Минатомирай 21, Япония. Они показали, что потребление электроэнергии возрастет более чем на 140% в климатическом сценарии +4 К.

Использование моделирования климата с большим ансамблем, такого как d4PDF, представляет собой серьезную проблему для прогнозирования и оценки воздействия, тогда как увеличение числа ансамблей затрудняет использование моделей процессов из-за ограниченных ресурсов хранения данных и вычислительных ресурсов. Новая система обслуживания данных, разработанная Nakagawa et al. (2020) может стать решением проблемы, с помощью которой пользователи данных получают доступ и загружают данные с минимальными требованиями. Кроме того, система помогает реализовать интегрированную систему для крайне желательных моделей воздействия, адаптации и уязвимости вместе с ансамблевыми прогнозами.

Социальные реализации ⋯ (10)

Экстремальные природные опасности, оцененные по ряду экстремальных климатических явлений в d4PDF, показали значительные будущие изменения. Важно применять эти оценки к адаптации, реализации и политическим решениям. Центральное правительство Японии опубликовало отчет под названием «Национальный план адаптации к последствиям изменения климата» 25 ноября 2015 г., который вызвал движение адаптации к изменению климата в Японии (Министерство окружающей среды, 2018 г.).

С момента выпуска d4PDF в 2015 году центральные и местные органы власти Японии начали обращать внимание на продукты для моделирования климата и d4PDF. Первым реальным применением d4PDF была политика управления чрезвычайными ситуациями в реке Хоккайдо в 2017 году в ответ на сильное речное наводнение, вызванное тайфуном летом 2017 года. С 2018 года технический комитет Министерства земли, инфраструктуры, транспорта и туризма (MLIT) Японии в основном использует d4PDF для будущего управления речным паводком и выпустила пересмотренную техническую реализацию сильных осадков в октябре 2019 г. (МЛИТ 2019). Кроме того, MLIT выпустил новую политику борьбы с наводнениями с учетом изменения климата на основе вышеупомянутого обсуждения (MLIT 2020). Межведомственный комитет MLIT, Министерства сельского, лесного и рыбного хозяйства (MAFF) и Агентства лесного хозяйства был создан в октябре 2019 года для обсуждения последствий изменения климата и адаптации вдоль побережья Японии (MLIT и MAFF 2020). На центральном правительственном уровне начата проработка мер по адаптации береговой обороны. Кроме того, правительство префектуры Осака приступило к обсуждению плана строительства по восстановлению трех крупных барьеров от штормовых нагонов в районе залива Осака. Строительство этих новых ворот начнется примерно в 2022 году, чтобы выдержать будущие штормовые нагоны и повышение уровня моря до 2100 года. Технический совет по структуре рек в префектуре Осака приступил к анализу долгосрочных характеристик тайфунов, полученных из d4PDF, для проектирования прибрежных ворот (префектура Осака). 2020). Это будет первый случай применения климатического сценария к крупномасштабной инфраструктуре, спроектированной в Японии. Хотя реальные приложения будут расширяться, инженерно-техническая и научная поддержка будет крайне востребована государственными органами для реализации национальных проектов, требующих большого бюджета и других ресурсов.

В дополнение к правительственным приложениям, d4PDF способствует климатическому образованию. Экологический центр префектуры Кумамото настроил интерактивный дисплей «Глобальное потепление и моделирование климата» на основе d4PDF. Крайне важно, чтобы и общественность, и молодые студенты понимали риски изменения климата.

Выводы

Большая база данных моделирования климата с высоким разрешением под названием d4PDF была разработана для широкого использования при оценке воздействия/риска и принятии политических решений в отношении мер по адаптации. С момента публикации первых данных в конце 2015 года этот сценарий стал распространенным будущим сценарием, используемым для реализации адаптационных мер в японских администрациях и агентствах. Исследователи, работающие над глобальным потеплением, активно включили d4PDF в свои исследования. Следовательно, d4PDF способствовал формированию междисциплинарного исследовательского сообщества по глобальному потеплению в Японии. Ожидается, что благодаря обсуждению в этом сообществе физическая наука о климате удовлетворит потребности в оценке рисков (Sutton 2019).

Исследования моделирования климата в больших ансамблях расширили наше понимание прошлых и будущих изменений климата и обеспечили статистическую надежность для оценки последствий значительных погодных и климатических явлений в будущем. Среди исследований по оценке воздействия произошел «сдвиг парадигмы» от параметрических статистических подходов к непараметрическим подходам. А именно, только за счет включения результатов моделирования непосредственно в модели оценки воздействия стало возможным оценивать риски для самого большого класса опасностей с периодами повторяемости, превышающими тысячи лет, а также разрабатывать полезные материалы при рассмотрении адаптационных мероприятий.

Хотя d4PDF включает моделирование климата на нескольких уровнях потепления с неопределенностями в будущих проекциях участвующих моделей CMIP5, его диапазон неопределенностей ограничен. Может оказаться желательным рассмотреть неопределенности экспериментов по прогнозированию климата с использованием нескольких физических явлений, нескольких моделей и других сценариев социального развития. В экспериментальных установках есть место для изобретательности. Однако, поскольку охватить все неопределенности одной исследовательской группой непросто, реалистичный подход заключается в предоставлении дополнительной информации, включающей знания и результаты существующих исследований. Альтернативным решением является взаимное сравнение нескольких моделей в рамках международного сотрудничества CMIP (Sutton 2019).).

Отсутствующее взаимодействие воздух-море при моделировании климата в некоторых случаях имеет решающее значение. Это приводит к усилению тропических циклонов (например, Ogata et al. (2016)) и не отражает сильного взаимодействия между воздухом и морем между осадками и температурой поверхности моря к востоку от Филиппин (например, Duan et al. 2008; Kobayashi et al. 2005). Тем не менее, одной из самых больших проблем прогнозирования будущего климата в Японии является учет неопределенностей в будущих изменениях океана. Окруженный Куросио, Оясио и замкнутыми морями: Японским и Охотским морями, каждое из которых имеет сложные вариации, в прошлом климат над Японией в значительной степени определялся ими. Ось Куросио проходит близко по 35 ^∘ северной широты. Однако во многих моделях те, которые используются в имитационном моделировании, смещены на север, потому что разрешение, принятое в большинстве климатических моделей CMIP5, является слишком грубым, чтобы разрешить климат региональной атмосферы и океана в этом регионе. В результате будущие изменения SST, сгенерированные моделью, среди шести моделей CMIP5 показывают большое разнообразие в морях вокруг Японии (рис.  12). По вышеуказанным причинам будущие изменения ТПМ вокруг Японских островов не выглядят убедительными. Если мы правильно не понимаем детали будущих изменений океана, невозможно уменьшить истинную неопределенность в изменении климата над Японией. Информация о потеплении океана также крайне необходима для принятия политических решений в этой стране. Теперь важно сделать шаг к созданию новой базы данных, в которой будущие состояния атмосферы и океанов физически согласованы.

То же, что и рис. 2, но для морей вокруг Японии

Изображение в полный размер

Практически часто используются результаты региональной атмосферной модели. Пользовательский спрос на пространственно-временное разрешение чрезвычайно высок. Мы надеемся, что такие региональные климатические данные определяются на той же сетке, что и Национальная числовая информация о земле, обычно с сеткой 1 км, выпускаемой Министерством земли, инфраструктуры, транспорта и туризма Японии. Аналогичные продукты, такие как d4PDF, доступны для японской области с сетками 5 км и 2 км (Murata et al. 2017), хотя размеры ансамбля ограничены примерно четырьмя из-за ограниченных компьютерных ресурсов. Проверка выходных данных с высоким разрешением непроста, даже если используются наблюдения AMeDAS, которая представляет собой сеть данных станций высокой плотности с пространственным интервалом примерно в 20 км над Японскими островами, поддерживаемая JMA. Поэтому оптимальное разрешение, гарантирующее надежность выходов, не столь велико. Для пользователей, которым нужна информация с высоким разрешением, динамический переход к более высокому разрешению является одним из решений (Hoshino et al. 2020; Kawase et al. 2018; Kawase et al. 2020; Sasai et al. 2019).). Между тем, модели, используемые в d4PDF, такие же, как и те, которые используются в JMA. Таким образом, рабочие характеристики модели проверяются каждый день на оперативной основе. Текущее разрешение оперативной региональной модели JMA составляет 2 км сетки, которая, как ожидается, достигнет 1 км или меньше в будущем. В настоящее время пользователей удовлетворяют только продукты температуры и осадков. Другие продукты, такие как относительная влажность, ветер и солнечная радиация, также имеют пользовательские приложения. Для улучшения характеристик в климатологических временных масштабах в текущую модель были добавлены подробные процессы на суше и городская модель (Murata et al. 2013). Региональная модель неизбежно становится моделью земной системы, включая человеческие компоненты (Giorgi 2019).

Доступность данных и материалов

Общая информация доступна по адресу http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/index_en.html, за исключением недавно проведенного моделирования. Все данные d4PDF можно загрузить из репозитория DIAS. Записи выходных данных глобальной и региональной модели находятся на http://search.diasjp.net/en/dataset/d4PDF_GCM и http://search.diasjp.net/en/dataset/d4PDF_RCM соответственно. База данных открыта для любых пользователей в стране и за рубежом, независимо от использования в коммерческих или некоммерческих целях с 20 августа 2018 года.

Сокращения

AGCM:

Модель общей циркуляции атмосферы

АМЕДАС:

Автоматизированная система сбора метеорологических данных

CMIP5:

Проект взаимного сравнения климатических моделей, фаза 5

d4PDF:

База данных для принятия политических решений в отношении будущих изменений климата

ДИАС:

Система интеграции и анализа данных

МГЭИК:

Межправительственная группа экспертов по изменению климата

ДЖАМСТЕК:

Японское агентство морских и земных наук и технологий

JMA:

Японское метеорологическое агентство MEXT: Министерство образования, культуры, спорта, науки и технологий, Япония

МРТ:

Метеорологический научно-исследовательский институт

НИЕ:

Национальный институт экологических исследований

RCP8. 5:

Репрезентативный путь концентрации с уровнем радиационного воздействия 8,5 Вт/м ²

SI-CAT:

Программа социальной реализации технологий адаптации к изменению климата

Ссылки

• Адачи, Юкимото С, Дэуши М, Обата А, Накано Х, Танака ТЮ, Хосака М, Саками Т, Йошимура Х, Хирабара М, Синдо Э, Цудзино Х, Мидзута Р, Ябу С , Коширо Т., Осе Т., Кито А. (2013) Базовые характеристики новой модели земной системы Метеорологического научно-исследовательского института (MRI-ESM1). Пап Метеор Геофиз 64: 1–19. https://doi.org/10.2467/mripapers.64.1.

  Google ученый

• Adler, RF, Huffman GJ, Chang A, Ferraro R, Xie PP, Janowiak J, Rudolf B, Schneider U, Curtis S, Bolvin D, et al (2003) Глобальный проект по климатологии осадков, версия 2 (GPCP) ежемесячный анализ осадков (с 1979 г. по настоящее время). J Hydrometeorol 4 (6): 1147–1167.

  Google ученый

• Аль Мохит, М.А., Ямасиро М., Хашимото Н., Миа М., Иде Й., Кодама М. (2018) Оценка воздействия крупного речного бассейна в Бангладеш на моделирование штормовых нагонов. J Mar Sci Eng 6 (3): 99. https://doi.org/10.3390/JMSE6030099.

  Google ученый

• Бурк Р.Х., Гаррет Р.П. (1987) Распределение толщины морского льда в Северном Ледовитом океане. Cold Reg Sci Technol 13: 259–280.

  Google ученый

• Коллинз В., Беллоуэн Н., Дутрио-Буше М., Гедни Н., Халлоран П., Хинтон Т., Хьюз Дж., Джонс С., Джоши М., Лиддикоут С., и др. (2011) Разработка и оценка Земли -Модель системы – HadGEM2. Модель Geosci Dev 4 (2): 997–1062.

  Google ученый

• Делворт, Т.Л., Брокколи А.Дж., Розати А. , Стоуффер Р.Дж., Баладжи В., Бисли Дж.А., Кук В.Ф., Диксон К.В., Данн Дж., Данн К., и др. (2006) Глобальные совмещенные климатические модели CM2 GFDL. Часть I: формулировка и характеристики моделирования. Дж. Клим 19 (5): 643–674.

  Google ученый

• Доннер Л.Дж., Вайман Б.Л., Хемлер Р.С., Горовиц Л.В., Минг Ю., Чжао М., Голаз Дж.-К., Жину П., Лин С.-Дж., Шварцкопф М.Д., и др. (2011) Динамическое ядро, физические параметризации и основные характеристики моделирования атмосферного компонента AM3 глобальной связанной модели CM3 GFDL. Дж. Клим 24 (13): 3484–3519.

  Google ученый

• Duan, A, Sui C, Wu G (2008) Моделирование локального взаимодействия воздуха и моря в большом теплом бассейне и его влияние на азиатский муссон. J Geophys Res 113 (D22). https://doi.org/10.1029/2008JD010520.

• Дуань, В., Ханасаки Н., Сиогама Х., Чен Ю., Цзоу С. , Новер Д., Чжоу Б., Ван И (2019) Оценка и будущий прогноз экстремальных осадков в Китае с использованием большого ансамбля моделирования климата с высоким разрешением. Дж. Клим 32 (8): 2169–2183.

  Google ученый

• Endo, H, Kitoh A, Mizuta R, Ishii M (2017) Будущие изменения в экстремальных количествах осадков в Восточной Азии и их неопределенность на основе моделирования большого ансамбля с помощью AGCM высокого разрешения. СОЛА 13:7–12.

  Google ученый

• Фудзита М., Мидзута Р., Исии М., Эндо Х., Сато Т., Окада Й., Кавазоэ С., Сугимото С., Исихара К., Ватанабэ С. ансамблевое моделирование с использованием 60-километровой глобальной и 20-километровой региональной атмосферных моделей. Geophys Res Lett 46 (1): 435–442.

  Google ученый

• Гент, П.Р., Данабасоглу Г., Доннер Л.Дж., Холланд М.М., Ханке Э.К., Джейн С. Р., Лоуренс Д.М., Нил Р.Б., Раш П.Дж., Вертенштейн М., и др. (2011) Модель климатической системы сообщества, версия 4. J Clim 24(19):4973–4991.

  Google ученый

• Giorgi, F, Jones C, Asrar GR, et al (2009) Удовлетворение потребностей в климатической информации на региональном уровне: структура CORDEX. Всемирный метеорологический орган (ВМО), бюллетень 58 (3): 175.

  Google ученый

• Giorgetta, MA, Jungclaus J, Reick CH, Legutke S, Bader J, Böttinger M, Brovkin V, Crueger T, Esch M, Fieg K, и др. (2013) Изменения климата и углеродного цикла с 1850 по 2100 год в моделировании MPI-ESM для фазы 5 проекта взаимного сравнения связанных моделей. J Adv Model Earth Syst 5 (3): 572–597.

  Google ученый

• Гиорги, Ф. (2019) Тридцать лет регионального моделирования климата: где мы находимся и куда мы идем дальше? J Geophys Res Atmos 124(11):5696–5723.

  Google ученый

• Хадзима Т., Ватанабэ М., Ямамото А., Татебе Х., Ногучи М.А., Абэ М., Огайто Р., Ито А., Ямазаки Д., Окадзима Х., и др. (2020) Разработка модели системы Земли MIROC-ES2L и оценка биогеохимических процессов и обратных связей. Модель Geosci Dev 13: 2197–2244.

  Google ученый

• Ханиттинан, П., Тачикава Й., Итикава Й., Ёродзу К. (2018) Прогнозы будущего стока рек на полуострове Индокитай с использованием большого массива климатических данных. J Jpn Soc Civ Eng, Ser B1 Hydraul Eng 74(4):193–198.

  Google ученый

• Харада М., Маруя Ю., Кодзима Т., Мацуока Д., Накагава Ю., Кавахара С., Араки Ф. (2018) Анализ повторяемости наводнений и оценка воздействия на изменение климата в бассейне реки Нагара. J Jpn Soc Civ Eng, Ser B1 Hydraul Eng 74:181–186. (на японском).

  Google ученый

• Хасуми, Х. , Эмори С. (2004) Описание ГКМ, связанного с К-1 (MIROC). К-1 Тех. Представитель 1, Центр исследований климатических систем, Токийский университет. Национальный институт экологических исследований, Передовой исследовательский центр глобальных изменений: 34 стр.

• Хацузука, Д., Сато Т. (2019) Будущие изменения ежемесячных экстремальных осадков в Японии с использованием моделирования регионального климата в большом ансамбле. J Hydrometeorol 20 (3): 563–574. https://doi.org/10.1175/JHM-D-18-0095.1.

  Google ученый

• Хацузука Д., Сато Т., Ёсида К., Исии М., Мизута Р. (2020) Региональный прогноз экстремальных осадков, вызванных тропическими циклонами, вокруг Японии на основе моделирования большого ансамбля. Сола 16: 23–29.

  Google ученый

• Херринг, С.К., Кристидис Н., Хоэлл А., Херлинг М.П., ​​Стотт П.А. (2019) Объяснение экстремальных явлений 2017 года с точки зрения климата. Американское метеорологическое общество, Бостон, США. https://doi.org/10.1175/BAMS-ExplainingExtremeEvents2017.1.

  Google ученый

• Хибино, К., Такаябу И. (2016) Соотношение компромисса между временным и пространственным масштабами усреднения при оценке будущих осадков. J Meteor Soc Jpn 94:121–134. https://doi.org/10.2151/jmsj.2015-056.

  Google ученый

• Hirahara, S, Ishii M, Fukuda Y (2014) Анализ температуры поверхности моря в масштабе столетия и ее неопределенность. Дж. Клим 32 (16): 57–75. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00837.1.

  Google ученый

• Хори, М.Е., Осима К. (2018) Надежность теплой арктической/холодной евразийской сигнатуры в эксперименте с моделью большого ансамбля. СОЛА 14:69–73. https://doi.org/10.2151/sola.2018-012.

  Google ученый

• Хосино Т. , Ямада Т.Дж. (2018a) Анализ пространственно-временных характеристик годового максимального количества осадков с использованием набора данных большого ансамбля (d4PDF): приложение к бассейну реки Токачи. J Jpn Soc Civ Eng Ser G Environ Res 74: I_25–I_31. https://doi.org/10.2208/jscejer.74.I_25 (на японском языке).

• Хосино Т., Ямада Т. (2018b) Анализ годового максимального количества осадков над первоклассными речными территориями в Японии с использованием набора данных большого ансамбля (d4PDF). J Jpn Soc Civ Eng, Ser B1 Hydraul Eng 74:I_187–I_192. https://doi.org/10.2208/jscejhe.74.I_187 (на японском языке).

• Хосино, Т., Ямада Т.Дж., Кавасэ Х. (2020) Оценка характеристик тропических циклонов, вызванных проливными дождями, над суббассейнами в центральной части Хоккайдо, северная Япония, с помощью 5-километровых больших ансамблевых экспериментов. Атмосфера 11(5):435.

  Google ученый

• Идэ, Ю. , Накао Н., Кодама М., Хасимото Н., Ямасиро М. (2018) Исследование различий в характеристиках тайфунов из-за особенностей температуры поверхности моря в климате ближайшего будущего. J Jpn Soc Civ Eng Ser B3 Ocean Eng 74: 587–592. https://doi.org/10.2208/jscejoe.74.I_587 (на японском языке).

  Google ученый

• Иидзуми Т., Сиогама Х., Имада Й., Ханасаки Н., Такикава Х., Нисимори М. (2018a) Потери урожая, связанные с антропогенным изменением климата за 1981–2010 гг., по сравнению с доиндустриальными уровнями. Int J Климатол 38 (14): 5405–5417.

• Иизуми Т., Масутоми Ю., Такимото Т., Хирота Т., Ятагай А., Тацуми К., Кобаяши К., Хасегава Т. (2018b) Новые темы исследований в области сельскохозяйственной метеорологии и оценка адаптации к изменению климата. J Agric Meteorol 74 (1): 54–59.

• Имада, Ю., Маэда С., Ватанабэ М., Шиогама Х., Мизута Р., Исии М., Кимото М. (2017) Недавний усиленный сезонный температурный контраст в Японии на основе моделирования климата с высоким разрешением в большом ансамбле. Атмосфера 8(3):57. https://doi.org/10.3390/atmos8030057.

  Google ученый

• Имада, Ю., Ватанабэ М., Кавасэ Х., Сиогама Х., Араи М. (2019) Высокотемпературное явление в Японии в июле 2018 года не могло произойти без глобального потепления, вызванного деятельностью человека. СОЛА: 15–002. https://doi.org/10.2151/sola.15A-002.

• Дженкинс, Г. Дж., Мерфи Дж. М., Секстон Д. М. Х., Лоу Дж. А., Джонс П., Килсби К. Г. (2009) Климатические прогнозы Великобритании: информационный отчет. http://cedadox.ceda.ac.uk/1321/.

• Камаэ, Й, Шиогама Х, Имада Й, Мори М, Аракава О, Мидзута Р, Ёсида К, Такахаши С, Араи М, Исии М, и др. (2017a) Вынужденная реакция и внутренняя изменчивость летнего климата над западной частью Северной Америки. Клим Дин 49: 403–417.

• Камаэ, Ю., Мэй В., Се С.-П., Наой М., Уэда Х. (2017b) Атмосферные реки над северо-западной частью Тихого океана: климатология и межгодовая изменчивость. Дж Клим 30 (15): 5605–5619.

• Kamae, Y, Mei W, Xie S-P (2019) Влияние модели потепления океана на будущие изменения в атмосферных реках Восточной Азии. Environ Res Lett 14(5):054019. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab128a.

  Google ученый

• Канада, С., Цубоки К., Такаябу И. (2020) Будущие изменения тропических циклонов в средних широтах в экспериментах по уменьшению масштаба с 4-километровой сеткой на основе моделирования большого ансамбля. СОЛА 16:57–63. https://doi.org/10.2151/sola.2020-010.

  Google ученый

• Кавамия М., Йошикава С., Като Т., Сато Х., Судо К., Ватанабэ С., Мацуно Т. (2005) Разработка интегрированной модели земной системы на симуляторе Земли. J Earth Simul 4: 18–30.

  Google ученый

• Кавасэ Х., Мурата А., Мидзута Р., Сасаки Х., Носака М., Исии М., Такаябу И. (2016 г. ) Усиление обильных ежедневных снегопадов в центральной Японии из-за глобального потепления, согласно прогнозу большого набора региональных моделей климата. Клим Чанг 139(2): 265–278. https://doi.org/10.1007/s10584-016-1781-3.

  Google ученый

• Кавасэ Х., Сасаи Т., Ямадзаки Т., Ито Р., Дайраку К., Сугимото С., Сасаки Х., Мурата А., Носака М. (2018) Характеристики синоптических условий сильного снегопада на западе и северо-востоке Японии, проанализированные 5 км региональных климатических ансамблевых экспериментов. J Meteorol Soc Jpn Ser II 96 (2): 161–178. https://doi.org/10.2151/jmsj.2018-022.

  Google ученый

• Кавасэ, Х., Имада Й., Сасаки Х., Накаегава Т., Мурата А., Носака М., Такаябу И. (2019) Вклад исторического глобального потепления в местные сильные осадки в западной Японии, оцененный с помощью моделирования с высоким разрешением в большом ансамбле . J Geophys Res Atmos 124 (12): 6093–6103.

  Google ученый

• Кавасэ Х., Ямазаки Т., Сугимото С., Сасаи Т., Ито Р., Хамада Т., Курибаяси М., Фудзита М., Мурата А., Носака М., и др. (2020) Изменения экстремально тяжелых и малоснежных зим из-за глобального потепления в высокогорных районах центральной Японии. Прог Планета Земля Наука 7:10. https://doi.org/10.1186/s40645-020-0322-x.

  Google ученый

• Kim, S, Tachikawa Y, Nakakita E (2017) Статистическое уменьшение масштаба осадков AGCM60km на основе пространственной корреляции выходных данных AGCM20km. Hydrol Res Lett 11 (1): 58–64.

  Google ученый

• Ким, К.М., Ито С., Йошида С., Садохара С. (2018) Анализ влияния изменения климата на спрос и систему отопления и охлаждения, предсказанный d4PDF: случай Minatomirai 21 DHC Area в Иокогаме. J Environ Eng Trans AIJ 84:83–91.

  Google ученый

• Кимура Н. , Кири Х., Китагава И. (2018 г.) Воздействие нескольких тайфунов на сильные наводнения в регионе средних широт (Хоккайдо). Вода 10(7):843.

  Google ученый

• Кито, А., Осе Т., Такаябу И. (2016) Динамическое уменьшение масштаба для прогнозирования климата с помощью МРТ высокого разрешения AGCM-RCM. J Meteorol Soc Jpn Ser II 94: 1–16. https://doi.org/10.2151/jmsj.2015-022.

  Google ученый

• Китано, Т., Такахаши Р., Танака С. (2017) Понятная оценка повторных уровней экстремальных осадков с использованием многочисленных членов ансамбля, созданных с помощью климатической модели. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 73:1–6. https://doi.org/10.2208/jscejhe.73.I_1 (на японском языке).

  Google ученый

• Кито, А., Эндо Х. (2019) Будущие изменения в экстремальных количествах осадков, связанных с тропическими циклонами, спроецированные с помощью моделирования большого ансамбля. J Meteorol Soc Jpn Ser II 97 (1): 141–152. https://doi.org/10.2151/jmsj.2019-007.

  Google ученый

• Кнапп, К.Р., Крук М.С., Левинсон Д.Х., Даймонд Х.Дж., Нойманн С.Дж. (2010 г.) Международный архив лучших путей управления климатом (IBTrACS), объединяющий данные о тропических циклонах. Bull Am Meteorol Soc 91(3):363–376.

  Google ученый

• Кнутсон, Т.Р., Сирутис Дж.Дж., Чжао М., Тулея Р.Е., Бендер М., Векки Г.А., Вилларини Г., Чавас Д. (2015) Глобальные проекции интенсивной активности тропических циклонов на конец двадцать первого века на основе динамического уменьшения масштаба CMIP5 /RCP4. 5 сценариев. Дж. Клим 28 (18): 7203–7224.

  Google ученый

• Кобаяши, К., Маэда С., Ито А., Мацусита Ю., Такано К. (2005) Связь между ТПМ и предсказуемостью средних сезонных осадков над западной тропической частью Тихого океана. J Meteorol Soc Jpn Ser II 83(5):919–929.

  Google ученый

• Кодзима Т., Маруяма Й., Харада М. (2018) Предложение поправочной формулы вероятности осадков, полученной с помощью 20-км d4pdf для префектуры Гифу. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 74: 133–138. https://doi.org/10.2208/jscejhe.74.5_I_13 (на японском языке).

  Google ученый

• Коссин, Дж. П. (2018) Глобальное замедление скорости перемещения тропических циклонов. Природа 558 (7708): 104–107.

  Google ученый

• Kuzuha, Y, Senda M (2018) Учет нестационарности и экстремальных значений осадков с использованием данных AMeDAS и d4PDF. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 74: 325–330. https://doi.org/10.2208/jscejhe.74.I_325 (на японском языке).

  Google ученый

• Ледук М., Майлхот А., Фригон А. , Мартель Дж.-Л., Людвиг Р., Бритцке Г.Б., Жигер М., Бриссет Ф., Тюркотт Р., Браун М., и др. (2019 г.) Проект ClimEx: ансамбль прогнозов изменения климата из 50 участников с разрешением 12 км над Европой и северо-востоком Северной Америки с использованием Канадской региональной климатической модели (CRCM5). J Appl Meteorol Climatol 58(4):663–693. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-18-0021.1.

  Google ученый

• Махер Н., Милински С., Суарес-Гутьеррес Л., Ботцет М., Корнблюх Л., Такано Ю., Крёгер Дж., Гош Р., Хедеманн С., Ли С., и др. (2019) Большой ансамбль Института Макса Планка, позволяющий исследовать изменчивость климатической системы. J Adv Model Earth Syst 11: 2050–2069. https://doi.org/10.1029/2019MS001639.

  Google ученый

• Martin, G, Bellouin N, Collins W, Culverwell I, Halloran P, Hardiman S, Hinton T, Jones C, McDonald R, McLaren A, et al (2011) Семейство HadGEM2 унифицированной модели метеорологического бюро конфигурации климата. Модель Geosci Dev 4 (3): 723–757.

  Google ученый

• Масуя С., Уэмура Ф., Ёсида Т., Оомура Н., Чиба М., Томура С., Ямамото Т., Токиока С., Сасаки Х., Хамада Й., и др. (2018) Вероятность осадков с учетом неопределенности на основе ансамблевые прогнозы климата в реальном речном бассейне. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 74 (5): 121–126. (на японском).

  Google ученый

• Мацуэда, М., Эндо Х. (2017) Надежность будущих изменений в блокировке в северном полушарии: большая ансамблевая проекция с несколькими моделями температуры поверхности моря. Geophys Res Lett 44 (10): 5158–5166. https://doi.org/10.1002/2017GL073336.

  Google ученый

• Мацуока Д., Сугимото С., Накагава Ю., Кавахара С., Араки Ф., Оноуэ Ю., Иияма М., Коямада К. (2019) Автоматическое обнаружение стационарных фронтов вокруг Японии с использованием глубокой сверточной нейронной сети. СОЛА 15:154–159. https://doi.org/10.2151/sola.2019-028.

  Google ученый

• Мэй, В., Камае Ю., Се С.-П., Йошида К. (2019) Изменчивость и предсказуемость частоты ураганов в Северной Атлантике в большом ансамбле моделирования атмосферы с высоким разрешением. Дж. Клим 32 (11): 3153–3167. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-18-0554.1.

  Google ученый

• MetOffice (2018) Краткое изложение научного обзора UKCP18. https://www.metoffice.gov.uk/research/approach/collaboration/ukcp/.

• Министерство окружающей среды (2018 г.) Закон об адаптации к изменению климата. http://www.env.go.jp/earth/tekiou.html (на японском языке).

• Мизута Р., Йошимура Х., Мураками Х., Мацуэда М., Эндо Х., Осе Т., Камигути К., Хосака М., Суги М., Юкимото С., и др. (2012) Моделирование климата с использованием MRI-AGCM3.2 с сеткой 20 км. J Meteorol Soc Jpn Ser II 90: 233–258. https://doi.org/10.2151/jmsj.2012-A12.

  Google ученый

• Мизута Р., Мурата А., Исии М., Шиогама Х., Хибино К., Мори Н., Аракава О., Имада Й., Йошида К., Аояги Т., и др. (2017) Более 5000 лет ансамблевого моделирования климата будущего 60-километровой глобальной и 20-километровой региональной атмосферными моделями. Bull Am Meteorol Soc 98 (7): 1383–1398. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-16-0099.1.

  Google ученый

• MLIT (2019 г.) Совещание по техническому обзору плана борьбы с наводнениями с учетом изменения климата. https://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/chisui_kentoukai/ (на японском языке).

• МЛИТ (2020) Совет по развитию социального капитала. https://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/shaseishin/kasenbunkakai/shouiinkai/kikouhendou_suigai/ (на японском языке).

• MLIT и MAFF (2020 г.) Совещание по техническому обзору сохранения прибрежных районов с учетом изменения климата. https://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/hozen/ (на японском языке).

• Мори, М., Ватанабэ М., Сиогама Х., Иноуэ Дж., Кимото М. (2014) Влияние прочного арктического морского льда на частые холодные зимы в Евразии в последние десятилетия. Nat Geosci 7 (12): 869.

  Google ученый

• Мори Н., Кьерланд М., Накайо С., Шибутани Ю., Шимура Т. (2016) Оценка воздействия изменения климата на прибрежные опасности в Японии. Hydrol Res Lett 10(3):101–105.

  Google ученый

• Мори, Н., Такеми Т. (2016) Оценка воздействия прибрежных опасностей из-за будущих изменений тропических циклонов в северной части Тихого океана. Экстремальные погодные условия 11: 53–69.

  Google ученый

• Мори, Н., Шимура Т., Ёсида К., Мидзута Р., Окада Й., Фудзита М., Худжаназаров Т., Накакита Э. (2019) Будущие изменения в экстремальных штормовых нагонах на основе мегаансамблевой проекции с использованием глобального атмосферного разрешения с разрешением 60 км модель циркуляции. Побережье Eng J 61 (3): 295–307.

  Google ученый

• Морим, Дж., Хемер М., Ван С.Л., Картрайт Н., Тренхэм С., Семедо А., Янг И., Бричено Л., Камю П., Касас-Прат М., и др. (2019) Надежность и неопределенности в глобальных многомерных климатические проекции ветрового волнения. Нат Клим Чанг 9 (9): 711–718.

  Google ученый

• Мураками, Х., Мидзута Р., Шиндо Э. (2012) Будущие изменения в активности тропических циклонов, спроецированные мультифизическими и мульти-ТПО ансамблевыми экспериментами с использованием MRI-AGCM с ячейкой 60 км. Клим Дин 39: 2569–2584.

  Google ученый

• Мурата А., Сасаки Х., Ханафуса М., Курихара К. (2013) Оценка интенсивности городского теплового острова с использованием погрешностей температуры приземного воздуха, смоделированных негидростатической региональной моделью климата. Теория прикладного климата 112: 351–361. https://doi.org/10.1007/s00704-012-0739-2.

  Google ученый

• Мурата А., Сасаки Х., Кавасе Х., Носака М., Аояги Т., О’идзуми М., Сейно Н., Шидо Ф., Хибино К., Исихара К., и др. (2017) Прогноз будущего изменения климата над Японией в ансамблевом моделировании с использованием модели регионального климата, допускающей конвекцию, с городским пологом. СОЛА 13:219–223.

  Google ученый

• Нагата М., Икава М., Ёсидзуми С., Ёсида Т. (1986) О формировании сходящейся полосы облаков над Японским морем зимой; численные эксперименты. J Meteorol Soc Jpn Ser II 64(6):841–855.

  Google ученый

• Накакита, Э., Осакада И. (2018 г.) Оценка будущих изменений сильных дождей и характеристик атмосферы в сезон Байу в условиях изменения климата. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 74: 139–144. https://doi.org/10.2208/jscejhe.74.I_139 (на японском языке).

  Google ученый

• Накакита Э., Тачикава Ю., Такеми Т., Мори Н., Танака К. (2018 г.) Будущие изменения экстремальных погодных условий и стихийных бедствий из-за изменения климата в Японии и Юго-Восточной Азии. В: Jung H-S Wang B (eds) Briding Sci Policy Impact Manag Climate Extremes, 101–117. https://doi.org/10.1142/9789813235663_0007.

• Накагава, Ю., Оноуэ Ю., Кавахара С., Араки Ф., Коямада К., Мацуока Д., Исикава Ю., Фудзита М., Сугимото С., Окада Ю., и др. (2020) Разработка системы эффективного контента- поиск на основе анализа больших объемов климатических данных. Prog Earth Planet Sci 7 (1): 1–10.

  Google ученый

• Noda, A, Tokioka T (1989) Влияние удвоения концентрации CO2 на конвективные и неконвективные осадки в модели общей циркуляции в сочетании с простой моделью океана со смешанным слоем. J Meteorol Soc Jpn Ser II 67 (6): 1057–1069.

  Google ученый

• Носака М., Исии М., Сиогама Х., Мидзута Р., Мурата А., Кавасе Х., Сасаки Х. (2020) Масштабируемость будущих изменений климата для глобального потепления +1,5K, +2K и +4K в большом ансамбле NHRCM симуляции. Программа Планета Земля Наука 7:27. https://doi.org/10.1186/s40645-020-00341-3.

  Google ученый

• Нозава Т., Нагасима Т., Огура Т., Йокохата Т., Окада Н., Шиогама Х. (2007) Моделирование изменения климата с использованием сопряженной модели океан-атмосфера GCM назвал модель междисциплинарного исследования климата: MIROC. CGER Supercomput Monog Rep: 80 стр. 12.

• Огата, Т., Мидзута Р., Адачи Й., Мураками Х., Осе Т. (2016) Влияние взаимодействия атмосферы и океана на распространение интенсивных тропических циклонов и его будущее изменение с 60-километровым МОЦАО. Научный представитель 6: 29800. https://doi.org/10.1038/srep29800.

  Google ученый

• Охба, М., Сугимото С. (2019) Различия в воздействии изменения климата между погодными режимами: возможное влияние на пространственные неоднородные изменения будущих экстремальных осадков. Клим Дин 52: 4177–4191. https://doi.org/10.1007/s00382-018-4374-1.

  Google ученый

• Охба, М., Кавасэ Х. (2020 г.) Снежные дожди в Японии по прогнозам большого ансамбля региональных климатических симуляций. Клим Дин. (принято) https://doi.org/10.1007/s00382-020-05419-8.

• Охба М., Сугимото С. (2020 г.) Воздействие изменения климата на обильные мокрые снегопады в Японии. Клим Дин 54 (5): 3151–3164.

  Google ученый

• Osakada, Y, Nakakita E (2018a) Будущее изменение частоты проливных дождей Байу и связанных с ними атмосферных моделей с помощью многомасштабного анализа. СОЛА 14:79–85. https://doi.org/10.2151/sola.2018-014.

• Osakada, Y, Nakakita E (2018b) Продолжительность проливных дождей Baiu и накопленные осадки с использованием региональной климатической модели, подтвержденной прошлыми реальными проливными дождями. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 74 (5): 19–24. (на японском).

• Префектура Осака (2020 г.) Совет префектуры Осаки по речным сооружениям. http://www.pref.osaka.lg.jp/kasenkankyo/kasenkouzoubutu/ (на японском языке).

• Пёртнер, Х.О., Робертс Д.С., Массон-Дельмотт В., Зай П., Тигнор М., Полочанска Э., Минтенбек К., Алегриа А., Николай М., Окем А., Петцольд Дж., Рама Б., Вейер Н.М. (2019) Специальный выпуск МГЭИК доклад об океане и криосфере в условиях меняющегося климата. Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Великобритания.

  Google ученый

• Рейнер, Н.А., Паркер Д.Э., Хортон Э.Б., Фолланд К.К., Александр Л. В., Роуэлл Д.П., Кент Э.К., Каплан А. (2003) Глобальный анализ температуры поверхности моря, морского льда и ночной температуры морского воздуха с конца девятнадцатого века век. J Geophys Res 108: 14–440710102

  002670.

  Google ученый

• Роуэлл Д.П., Фолланд К.К., Маскелл К., Уорд М.Н. (1995) Изменчивость летних осадков в тропической части Северной Африки (1906–1992 гг.): наблюдения и моделирование. Q JR Meteorol Soc 121 (523): 669–704.

  Google ученый

• Сакамото, Т.Т., Комуро Ю., Нисимура Т., Исии М., Татебе Х., Шиогама Х., Хасегава А., Тойода Т., Мори М., Сузуки Т., и др. (2012 г.) MIROC4h — новая атмосфера высокого разрешения — модель общей циркуляции, связанная с океаном. J Meteorol Soc Jpn Ser II 90(3):325–359. https://doi.org/10.2151/jmsj.2012-301.

  Google ученый

• Сасаки Х., Мурата А., Ханафуса М. , Оизуми М., Курихара К. (2011) Воспроизводимость современного климата в негидростатической модели регионального климата, вложенной в модель общей циркуляции атмосферы. СОЛА 7:173–176. https://doi.org/10.2151/sola.2011-044.

  Google ученый

• Сасаи Т., Кавасэ Х., Канно Ю., Ямагути Дж., Сугимото С., Ямазаки Т., Сасаки Х., Фудзита М., Ивасаки Т. (2019) Будущий прогноз экстремальных сильных снегопадов с 5-километровым ансамблем регионального климата моделирование. J Geophys Res Atmos 124 (24): 13975–13990.

  Google ученый

• Сато Т., Накамура Т. (2019) Интенсификация жаркого евразийского лета в результате изменения климата и взаимодействия земли и атмосферы. Научный представитель 9(1): 1–8. https://doi.org/10.1038/s41598-019-47291-5.

  Google ученый

• Шиогама Х., Ханасаки Н., Масутоми Ю., Нагашима Т., Огура Т. , Такахаши К., Хиджиока Ю., Такемура Т., Нозава Т., Эмори С. (2010) Зависимости сценариев выбросов в оценках изменения климата гидрологического цикла. Клим Чанг 99: 321–329. https://doi.org/10.1007/s10584-009-9765-1.

  Google ученый

• Шимура Т., Мори Н., Масе Х. (2015) Будущие проекции экстремального климата океанских волн и связи с тропическими циклонами: ансамблевые эксперименты MRI-AGCM3. 2ч. Дж. Клим 28 (24): 9838–9856.

  Google ученый

• Шимура Т., Мори Н., Хемер М.А. (2016) Изменчивость и будущее снижение высоты волн зимой в западной части северной части Тихого океана. Geophys Res Lett 43 (6): 2716–2722.

  Google ученый

• Сиогама, Х., Имада Й., Мори М., Мизута Р., Стоун Д., Ёсида К., Аракава О., Икеда М., Такахаши С., Араи М., и др. (2016) Приписывание исторических изменений в вероятностях записи- нарушение суточной температуры и экстремальных явлений по осадкам. СОЛА 12:225–231.

  Google ученый

• Шимура, Т., Мори Н., Хемер М.А. (2017) Проекция экстремального волнового климата, вызванного тропическими циклонами, на основе мультимодельного ансамбля CMIP5 в западной части северной части Тихого океана. Клим Дин 49(4): 1449–1462.

  Google ученый

• Stocker, TF, Qin D, Plattner G-K, Tignor M, Allen SK, Boschung J, Nauels A, Xia Y, Bex V, Midgley PM, et al (2013) Изменение климата 2013: основы физической науки , том 1535. Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Великобритания.

  Google ученый

• Sugi, M, Kawamura R, Sato N (1997) Изучение вызванной ТПМ изменчивости и потенциальной предсказуемости сезонных средних полей с использованием глобальной модели JMA. J Meteorol Soc Jpn Ser II 75 (3): 717–736.

  Google ученый

• Суги М. , Мураками Х., Йошида К. (2017) Прогноз будущих изменений частоты интенсивных тропических циклонов. Клим Дин 49: 619–632.

  Google ученый

• Sutton, RT (2019) Наука о климате должна гораздо серьезнее относиться к оценке риска. Bull Am Meteorol Soc 100 (9): 1637–1642. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-18-0280.1.

  Google ученый

• Тачикава Ю., Мияваки К., Танака Т., Ёрозу К., Като М., Итикава Ю., Ким С. (2017) Анализ будущих изменений экстремальных наводнений с использованием большого ансамбля данных моделирования климата. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 73:77–90. https://doi.org/10.2208/jscejhe.73.77 (на японском языке).

  Google ученый

• Такаябу, И., Хибино К. (2016) Умелая временная шкала климатических моделей. J Meteor Soc Jpn 94A: 191–197. https://doi.org/10.2151/jmsj.2015-038.

  Google ученый

• Такеми Т. , Окада Ю., Ито Р., Исикава Х., Накакита Э. (2016) Оценка воздействия глобального потепления на метеорологические опасности и риски в Японии: философия и достижения программы SOUSEI. Hydrol Res Lett 10(4):119–125.

  Google ученый

• Така, Ю., Ниномия Дж., Мори Н. (2018) Будущее изменение зимнего взрывоопасного циклона с использованием большого ансамбля данных прогнозирования климата. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 74: 175–180. https://doi.org/10.2208/jscejhe.74.I_175 (на японском языке).

  Google ученый

• Така, Ю., Ниномия Дж., Мори Н., Ким С.Ю. (2019) Будущее изменение штормового нагона, вызванного взрывоопасным циклоном в заливе Немуро, с использованием d4PDF. J Jpn Soc Civ Eng Ser B2 Coast Eng 75: 1225–1230. https://doi.org/10.2208/kaigan.75.I_1225 (на японском языке).

  Google ученый

• Танака Т. , Татикава Ю., Итикава Ю., Йорозу К. (2018) Разработка кривой риска наводнений с использованием вероятностного моделирования осадков и большого ансамбля данных моделирования климата: тематическое исследование для бассейна реки Йодо. Hydrol Res Lett 12(4):28–33. https://doi.org/10.3178/hrl.12.28.

  Google ученый

• Tatebe, H, Ogura T, Nitta T, Komuro Y, Ogochi K, Takemura T, Sudo K, Sekiguchi M, Abe M, Saito F, et al (2019) Описание и базовая оценка смоделированного среднего состояния , внутренняя изменчивость и чувствительность климата в MIROC6. Модель Geosci Dev 12: 2727–2765.

  Google ученый

• Taylor, KE, Stouffer RJ, Meehl GA (2012) Обзор CMIP5 и плана эксперимента. Bull Am Meteorol Soc 93(4):485–498. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00094.1.

  Google ученый

• Tokioka, T, Noda A, Kitoh A, Nikaidou Y, Nakagawa S, Motoi T, Yukimoto S, Takata K (1995) Переходный эксперимент CO2 с MRI CGCM: краткий отчет. J Meteorol Soc Jpn Ser II 73(4):817–826.

  Google ученый

• Токиока С., Икеучи К., Оцука К., Уонами К., Иши К. (2018) Экономическая оценка мер по борьбе с наводнениями для адаптации с использованием набора данных ансамблевого прогнозирования климата. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 74 (5): 1–6. https://doi.org/10.2208/jscejhe.74.5_I_1 (на японском языке).

  Google ученый

• Уэда, Х., Мива К., Камае Й. (2018) Сезонная модуляция возникновения тропических циклонов, связанная с когерентной индо-тихоокеанской изменчивостью во время фазы затухания Эль-Ниньо. J Meteorol Soc Jpn Ser II 96: 381–390. https://doi.org/10.2151/jmsj.2018-044.

  Google ученый

• Уэмура, Ф., Масуя С., Ёсида Т., Оомура Н., Тиба М., Томура С., Ямамото Т., Токиока С., Сасаки Х., Хамада Ю., и др. (2018) Оценка годового максимального количества осадков на основе массивных ансамблевых прогнозов климата в реальном речном бассейне. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 74 (5): 115–120. (на японском).

  Google ученый

• Умеда, Дж., Накаджо С., Мори Н. (2019) Разработка глобальной стохастической модели тропического циклона с использованием данных моделирования МОЦ большого ансамбля (d4PDF). J Jpn Soc Civ Eng Ser B2 Coast Eng 75: 1195–1200. (на японском).

  Google ученый

• Ватанабэ М., Судзуки Т., О’иши Р., Комуро Ю., Ватанабэ С., Эмори С., Такемура Т., Чикира М., Огура Т., Секигути М., и др. (2010) Улучшенное моделирование климата с помощью MIROC5: средние состояния, изменчивость и чувствительность климата. Дж. Клим 23 (23): 6312–6335.

  Google ученый

• Ватанабэ С., Хадзима Т., Судо К., Нагасима Т., Такемура Т., Окадзима Х., Нодзава Т., Кавасэ Х., Абэ М., Йокохата Т., и др. (2011) MIROC-ESM: описание модели и основные результаты экспериментов CMIP5-20c3m. Модель Geosci Dev 4 (2): 1063–1128. https://doi.org/10.5194/gmd-4-845-2011.

  Google ученый

• Ватанабэ М., Шиогама Х., Имада Й., Мори М., Исии М., Кимото М. (2013) Атрибуция события аномальной жары в России в августе 2010 г. СОЛА 9:65–68.

  Google ученый

• Ватанабэ, С., Накамура М., Утсуми Н. (2018) Разработка почасового набора данных об осадках с поправкой на погрешность для станций AMeDAS на основе прогнозов из d4PDF. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 74 (5): 127–132. https://doi.org/10.2208/jscejhe.74.5_I_127 (на японском языке).

  Google ученый

• Ватанабэ С., Утсуми Н. (2018 г.) Классификация большой ансамблевой базы данных будущих прогнозов климата: случай осадков в Японии. J Jpn Soc Civ Eng Ser B1 Hydraul Eng 74: 169–174. (на японском).

  Google ученый

• Ватанабэ С. , Фудзита М., Кавазоэ С., Сугимото С., Окада Й., Мидзута Р., Исии М. (2019) Изменение частоты турбулентности при ясном небе над северной частью Тихого океана в проекциях глобального потепления 2К с использованием ансамбля 60 -км модель общей циркуляции атмосферы. J Meteorol Soc Jpn Ser II 97(3):757–771. https://doi.org/10.2151/jmsj.2019-038.

  Google ученый

• Ватанабэ, С., Ямада М., Абэ С., Хатоно М. (2020) Новый метод коррекции погрешности для суперансамблевых экспериментов и его воспроизводимость расчетных осадков в Японии. Hydrol Res Lett 14(3):117–122. https://doi.org/10.3178/hrl.14.117.

  Google ученый

• Уэбб, А., Шимура Т., Мори Н. (2019 г.) Обнаружение траекторий глобальных тропических циклонов и анализ проекции мегаансамбля d4PDF. J Jpn Soc Civ Eng Ser B2 Coast Eng 75 (2): 1207–1212.

  Google ученый

• Всемирная метеорологическая организация (2019 г. ) Заявление ВМО о состоянии глобального климата в 2019 г. Всемирная метеорологическая организация, Женева, Швейцария. ISBN: 978-92-62-11248-5.

  Google ученый

• Xie, SP, Peng Q, Kamae Y, Zheng X-T, Tokinaga H, Wang D (2018) Диполь ITCZ ​​в восточной части Тихого океана и разнообразие ENSO. Дж. Клим 31 (11): 4449–4462.

  Google ученый

• Ямагути, М., Чан Дж. К., Мун И. Дж., Йошида К., Мизута Р. (2020) Глобальное потепление изменяет скорость перемещения тропических циклонов. Нац. Сообщество 11 (1): 1–7.

  Google ученый

• Ян, Дж.-А., Ким С., Мори Н., Масе Х. (2017) Коррекция смещения смоделированной высоты штормового нагона с учетом сложности береговой линии. Hydrol Res Lett 11(2):121–127. https://doi.org/10.2208/kaigan.73.I_223 (на японском; нужна проверка!).

  Google ученый

• Ян, Дж. -А., Ким С., Мори Н., Масе Х. (2018) Оценка долгосрочного воздействия штормовых нагонов вокруг Корейского полуострова на основе большого набора прогнозов климата. Береговая инженер 142: 1–8.

  Google ученый

• Йошида, К., Суги М., Мизута Р., Мураками Х., Исии М. (2017) Будущие изменения в активности тропических циклонов в моделировании большого ансамбля с высоким разрешением. Геофиз Рес Летт 44(19):9910–9917. https://doi.org/10.1002/2017GL075058.

  Google ученый

• Йошида, К. (2019) Личное сообщение. 8 октября 2019 г.

• Юкимото С., Нода А., Кито А., Суги М., Китамура Й., Хосака М., Шибата К., Маэда С., Утияма Т. (2001) Новый метеорологический исследовательский институт совместил ГКМ (MRI-CGCM2) ). Модель климата и изменчивости. Pap Meteorol Geophys 51 (2): 47–88. https://doi.org/10.2467/mripapers.51.47.

  Google ученый

• Юкимото С. , Йошимура Х., Хосака М., Саками Т., Цудзино Х., Хирабара М., Танака Т., Деуши М., Обата А., Накано Х. и др. (2011) Модель системы Земли метеорологического исследовательского института, версия 1 (MRI-ESM1): описание модели. Технический отчет № 64, 88 стр. Институт метеорологических исследований, Япония.

• Юкимото С., Адачи Ю., Хосака М., Саками Т., Йошимура Х., Хирабара М., Танака Т.И., Синдо Э., Цудзино Х., Дэуши М., и др. (2012) Новая глобальная климатическая модель Метеорологического научно-исследовательского института: MRI-CGCM3 – Описание модели и основные характеристики –. J Meteorol Soc Jpn Ser II 90: 23–64.

  Google ученый

• Юкимото С., Каваи Х., Коширо Т., Осима Н., Йошида К., Уракава С., Цудзино Х., Дэуши М., Танака Т., Хосака М. и др. (2019) Модель системы Земли Института метеорологических исследований, версия 2.0, MRI-ESM2. 0: Описание и базовая оценка физического компонента. J Meteorol Soc Jpn Ser II 97(5):931–965. https://doi.org/10.2151/jmsj.2019-051.

  Google ученый

Ссылки на скачивание

Благодарности

Симулятор Земли (ES), поддерживаемый JAMSTEC, чрезвычайно полезен для проведения моделирования климата в больших ансамблях, и мы с благодарностью признаем постоянную поддержку сотрудников ES в наших исследованиях глобального потепления. Они выражают признательность профессору Кимото, профессору Накакита, доктору Такаябу, всем коллегам команды d4PDF и сотрудникам DIAS, которые вместе работали над планированием, интеграцией моделей, постобработкой, написанием документов и управлением данными. Рисунки и обработанные данные были предоставлены Drs. Ю. Имада, Р. Мизута, Ю. Окада, Ю. Тачикава, Т. Танака и К. Йошида.

Финансирование

Эта работа была поддержана Программой информации о рисках изменения климата (SOUSEI, с 2012 по 2016 финансовый год), программой Комплексных исследований по совершенствованию моделей климата (TOUGOU, с 2017 по 2021 финансовый год; номера грантов: JPMXD0717935561, JPMXD0717935498), Программа социального внедрения технологий адаптации к изменению климата (SI-CAT, с 2015 по 2019 финансовый год) и Система интеграции и анализа данных (DIAS), финансируемая Министерством образования, культуры, спорта, науки и технологий (MEXT) Японии. Симулятор Земли использовался для создания базы данных в рамках «Стратегического проекта со специальной поддержкой» (2015 финансовый год) JMASTEC.

Информация об авторе

Авторы и организации

1. Отдел исследований по моделированию атмосферы, океана и системы Земли, Метеорологический научно-исследовательский институт, 1-1 Нагамин, Цукуба, 305-0052, Ибараки, Япония

   3 16 900 Исии 900 Продвижение исследований климата и окружающей среды, Японский центр поддержки метеорологического бизнеса, Канда-Нисикичо, Тиёда-ку, Токио, 101-0054, Япония

   Масаёси Исии

2. Исследовательский институт по предотвращению бедствий, Киотский университет, Гокасё, Удзи, 611-0011 , Киото, Япония

   Нобухито Мори

Авторы

1. Масаёси Исии

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

2. Nobuhito Mori

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Вклады

Вклады авторов

MI разработал обзор. Темы климатических исследований были обобщены MI, а другие по оценке рисков и социальной реализации — NM. Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Информация для авторов

MI и NM участвовали соответственно в Теме C: Комплексное прогнозирование изменения климата и Теме D: Комплексное прогнозирование опасностей в рамках Комплексной исследовательской программы по совершенствованию моделей климата (TOUGOU).

Автор, ответственный за переписку

Масаёси Исии.

Заявление об этике

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Дополнительная информация

Примечание издателя

Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

Права и разрешения

Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4. 0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы укажете авторство оригинальный автор(ы) и источник, предоставьте ссылку на лицензию Creative Commons и укажите, были ли внесены изменения. Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или превышает разрешенное использование, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Перепечатки и разрешения

Об этой статье

Как настроить масштабирование экрана в Windows 10

Параметры разрешения в Windows 10 определяют, насколько детализированы изображения и текст, но масштабирование определяет, как они выглядят на экране. Независимо от того, какое разрешение вы установили для монитора или телевизора, Windows 10 масштабирует изображение так, чтобы оно соответствовало всему экрану, даже если необходимо добавить прокрутку и стрелки вверх/вниз , например, на панели задач, где отображаются значки для активные окна.

Иногда на мониторе с высоким разрешением, например 4K, текст, окна и значки становятся меньше. Эта ситуация затрудняет просмотр того, что происходит на экране, особенно на расстоянии. Windows 10 обычно автоматически настраивает масштабирование на дисплеях 4K до 150%, чтобы предотвратить появление маленьких окон и текста. Несмотря на это, вы все равно можете вручную увеличить размер всего, чтобы видеть более комфортно, даже если это только для вашего монитора по умолчанию.

В этой статье показано, как настроить масштабирование экрана Windows 10 с использованием одного, двух или более экранов одновременно. Вы можете легко сохранить все одинаковые по размеру или расширить существующий монитор для лучшей видимости.

Зачем настраивать масштабирование Windows 10?

Использование нескольких экранов — отличный способ организовать свою работу или различные виды деятельности. Тем не менее, может раздражать перетаскивание окон между мониторами при разном разрешении. Масштабирование Windows 10 полезно в этой ситуации, позволяя лучше сопоставлять текст, изображения и значки с отображением по умолчанию.

Кроме того, всегда приятно иметь более высокое разрешение для визуальных эффектов, таких как видео и игры, но иногда текст и значки выглядят слишком мелкими для комфортного чтения. В этом сценарии масштабирование играет роль. Вы можете увеличить текст, значки и многое другое, чтобы компенсировать более высокое разрешение, не беспокоясь о г. Потеря зрения. Масштабирование также помогает людям, которым трудно видеть меньший текст и изображения, увеличивая их размер для более удобного использования.

Параметры масштабирования Windows 10

Windows 10 поставляется с предустановленной функцией масштабирования, которую вы можете изменить вручную, при условии, что Windows не настроила дисплей автоматически по своему вкусу. К сожалению, параметры масштабирования ограничены 100%, 125% и 150% от исходного размера. Также доступен параметр пользовательского масштаба, но Windows применяет этот параметр ко всем подключенным дисплеям.

Что делает масштабирование Windows 10?

В целом, масштабирование позволяет сохранить видимость экрана по умолчанию, а также поддерживает одинаковые размеры экрана для мониторов разного размера с разными параметрами разрешения. Перемещение окна или изображения на другой экран может выглядеть иначе, если пропорции масштабирования не совпадают. Для большего экрана может потребоваться настройка меньшего масштаба, чтобы лучше отражать размеры между двумя мониторами. Масштабирование для нескольких дисплеев не всегда может быть идеальным, но оно помогает сгладить впечатление.

Как использовать предустановленное масштабирование Windows 10 на одном экране

Масштабирование также позволяет вашему основному монитору отображать увеличенный текст, изображения и значки для лучшего просмотра. Таким образом, вы можете настроить конфигурацию с одним монитором в соответствии со своими потребностями. Предустановленное масштабирование Windows 10 включает три варианта. Вот шаги.

1. Щелкните «Меню «Пуск», , затем выберите «Настройки».
   
2. Выберите «Система».
   
3. Выберите «Дисплей».
   
4. Прокрутите вниз до раздела « Масштаб и макет », затем щелкните раскрывающийся список под «Изменить размер текста, приложений…»
   

   4

5. », «125%», или «150%». Эти три предустановленных размера масштабирования являются единственными вариантами, доступными для одного дисплея с использованием « Масштаб и компоновка ”опция меню.
   

Использование предустановленного масштабирования экрана Windows 10 для двух или более мониторов

При использовании нескольких мониторов и расширении экрана масштабирование может отличаться, например, экран 1080P по умолчанию и 4K HDTV. Несмотря на то, что Windows автоматически настраивает масштаб для увеличения текста и окон на HDTV, вам может потребоваться настроить его, поскольку перемещение окон на другой экран может изменить его размер, что не всегда выгодно.

Вот как настроить масштабирование на нескольких мониторах, используя предустановленные размеры, чтобы они лучше совпадали.

Примечание: Лучше всего иметь мониторы с одинаковым или пропорционально близким разрешением. В противном случае вы можете получить размытый текст и изображения .

1. Перейдите к «Меню «Пуск» > «Настройки» > «Система» > «Экран» и выберите монитор, который вы хотите масштабировать. Вы также можете нажать «Идентифицировать» , если вы не уверены, какой монитор выбрать.
   
2. Прокрутите вниз до « Масштаб и макет »и выберите процент из выпадающего меню.
   
3. Затем уменьшите окно приложения на рабочем столе «Монитора 1», чтобы оно стало меньше экрана вашего рабочего стола. Удерживая нажатой строку заголовка окна, переместите ее к «Монитор 2», чтобы увидеть, нравится ли вам переход от «Монитор 1» к «Монитор 2». Обязательно переместите его полностью (или очень близко) к «Монитору 2», иначе масштабирование не изменится. Если вас не устраивает, повторяйте описанный выше вариант «Масштаб и компоновка», пока не получите нужный вид. Обратите внимание, что вы можете не получить точное соответствие из-за того, что у вас есть только три варианта — 100%, 125% и 150%.
   

«Монитор 1» и «Монитор 2» на изображении выше показывают опцию « Идентифицировать », которая отображает черные прямоугольники с номером для каждого экрана. Вы также видите, что измененный размер окна (с использованием описанных выше шагов) на «Монитор 1» соответствует настройкам «Монитора 2». Если масштабирование отключено для «Монитора 2», перемещение уменьшенного окна изменит его размер.

Пользовательское масштабирование в Windows 10

Если вам требуется более точный масштаб отображения, вы можете использовать расширенный параметр масштабирования . Этот выбор позволяет вам вручную установить процент масштабирования именно так, как вам нужно. Обратите внимание, что любые изменения здесь влияют на ВСЕ прикрепленные экраны, и вы должны выйти из Windows, чтобы активировать его. Другими словами, вы не можете настроить каждый экран по отдельности, используя этот метод .

Пользовательское масштабирование — это простой процесс в Windows 10. В приведенных ниже инструкциях используется Windows 10 Домашняя версии 21h2, сборка ОС 19043.1348 с пакетом возможностей Windows 120.2212.3920.0. Расположение настроек в предыдущих версиях или сборках может незначительно отличаться.

1. Нажмите «Пуск», , затем «Настройки».
   
2. Выберите «Простота доступа».
   
3. В « Сделать все больше », нажмите «Изменить размер приложений и текста на других дисплеях». Несмотря на то, что указано «другие дисплеи», выбранный вами вариант применяется ко всем экранам/мониторам.
   
4. Щелкните «Дополнительные параметры масштабирования» в разделе «Масштаб и компоновка».
   
5. В разделе « Пользовательское масштабирование » введите пользовательский размер масштабирования (в процентах), затем нажмите «Применить».
   
6. Чтобы новый процент масштабирования вступил в силу, необходимо выйти из системы, выбрав «Выйти сейчас». Заранее сохраните любую работу или прогресс.
   
7. Подтвердите новый размер масштабирования и при необходимости измените его, используя предыдущие шаги. Обратите внимание, что текст и другие элементы на изображении немного больше, так как процентное соотношение стало 140%. Разумеется, разрешение остается прежним.
   

Этот процесс изменит размеры текста и изображения на обоих экранах, что целесообразно только в том случае, если вам нужен подробный обзор чего-либо.

В заключение следует отметить, что масштабирование экрана в Windows 10 обрабатывается операционной системой достаточно хорошо, если разрешения остаются пропорционально одинаковыми по сравнению с более ранними версиями. Однако его относительно легко настроить, если вам нужно вмешаться вручную, но это не всегда дает желаемые результаты.

Как вы могли видеть выше, вы можете изменить масштаб отдельно для каждого монитора или вместе, используя три пресета. Однако, если вам нужен собственный процент масштабирования, вы можете изменить только все экраны одновременно. Хотя этот сценарий ограничивает ваши параметры масштабирования, это лучше, чем ничего, как и в старые времена, когда настройки разрешения были единственным выбором.

Наконец, Windows не использует размер экрана для настройки масштабирования, потому что это не имеет значения, когда важным фактором является количество точек на дюйм (DPI). Экран с удвоенной плотностью пикселей (пропорционально) будет иметь удвоенное разрешение.

Были ли у вас какие-либо проблемы при настройке масштабирования экрана? Поделитесь своими мыслями в комментариях ниже.

DaXi — микроскопия с высоким разрешением, большим объемом изображения и многоракурсной однообъективной световой микроскопией

Сохранить цитату в файл

Формат: Резюме (текст) PubMedPMIDAbstract (текст) CSV

Добавить в коллекции

• Создать новую коллекцию
• Добавить в существующую коллекцию

Назовите свою коллекцию:

Имя должно содержать менее 100 символов

Выберите коллекцию:

Не удалось загрузить вашу коллекцию из-за ошибки
Повторите попытку

Добавить в мою библиографию

• Моя библиография

Не удалось загрузить делегатов из-за ошибки
Повторите попытку

Ваш сохраненный поиск

Название сохраненного поиска:

Условия поиска:

Тестовые условия поиска

Эл. адрес: (изменить)

Который день? Первое воскресеньеПервый понедельникПервый вторникПервая средаПервый четвергПервая пятницаПервая субботаПервый деньПервый рабочий день

Который день? воскресеньепонедельниквторниксредачетвергпятницасуббота

Формат отчета: РезюмеРезюме (текст)АбстрактАбстракт (текст)PubMed

Отправить максимум: 1 шт. 5 шт. 10 шт. 20 шт. 50 шт. 100 шт. 200 шт.

Отправить, даже если нет новых результатов

Необязательный текст в электронном письме:

Создайте файл для внешнего программного обеспечения для управления цитированием

. 2022 апр; 19 (4): 461-469.

doi: 10.1038/s41592-022-01417-2. Epub 2022 21 марта.

Бин Ян ¹ , Мерлин Ланге ² , Альфред Миллет-Сиккинг ³ , Сян Чжао ² , Жордау Брагантини ² , Шрути Виджай Кумар ² , Мейсон Камб ² , Рафаэль Гомес-Шёберг ² , Ахмет Джан Солак ² , Ванпэн Ван ⁴ , Хирофуми Кобаяши ² , Мэтью Н. МакКэрролл ⁵ , Лахлан В. Уайтхед ^{6 7} , Рето П Фиолка ^{8 9} , Томас Б. Корнберг ⁴ , Эндрю Дж. Йорк ³ , Лоик А Ройер ¹⁰

Принадлежности

• ¹ Биохаб Чана Цукерберга, Сан-Франциско, Калифорния, США. [email protected].
• ² Биохаб Чана Цукерберга, Сан-Франциско, Калифорния, США.
• ³ Calico Life Sciences LLC, Южный Сан-Франциско, Калифорния, США.
• ⁴ Научно-исследовательский институт сердечно-сосудистых заболеваний, Калифорнийский университет, Сан-Франциско (UCSF), Сан-Франциско, Калифорния, США.
• ⁵ Факультет фармацевтической химии Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF), Сан-Франциско, Калифорния, США.
• ⁶ Институт медицинских исследований Уолтера и Элизы Холл, Парквилл, Виктория, Австралия.
• ⁷ Кафедра медицинской биологии Мельбурнского университета, Парквилл, Виктория, Австралия.
• ⁸ Кафедра клеточной биологии Юго-западного медицинского центра Техасского университета, Даллас, Техас, США.
• ⁹ Лида Хилл Кафедра биоинформатики Юго-западного медицинского центра Техасского университета, Даллас, Техас, США.
• ¹⁰ Биохаб Чана Цукерберга, Сан-Франциско, Калифорния, США. [email protected].

• PMID: 35314838
• PMCID: PMC

  42

• DOI: 10. 1038/с41592-022-01417-2

Бесплатная статья ЧВК

Бин Ян и др. Нат Методы. 2022 9 апр.0016

Бесплатная статья ЧВК

. 2022 апр; 19 (4): 461-469.

doi: 10.1038/s41592-022-01417-2. Epub 2022 21 марта.

Авторы

Бин Ян ¹ , Мерлин Ланге ² , Альфред Миллет-Сиккинг ³ , Сян Чжао ² , Жордау Брагантини ² , Шрути Виджай Кумар ² , Мейсон Камб ² , Рафаэль Гомес-Шёберг ² , Ахмет Джан Солак ² , Ванпэн Ван ⁴ , Хирофуми Кобаяши ² , Мэтью Н. МакКэрролл ⁵ , Лахлан В. Уайтхед ^{6 7} , Рето П Фиолка ^{8 9} , Томас Б. Корнберг ⁴ , Эндрю Дж. Йорк ³ , Лоик А Ройер ¹⁰

Принадлежности

• ¹ Биохаб Чана Цукерберга, Сан-Франциско, Калифорния, США. [email protected].
• ² Биохаб Чана Цукерберга, Сан-Франциско, Калифорния, США.
• ³ Calico Life Sciences LLC, Южный Сан-Франциско, Калифорния, США.
• ⁴ Научно-исследовательский институт сердечно-сосудистых заболеваний, Калифорнийский университет, Сан-Франциско (UCSF), Сан-Франциско, Калифорния, США.
• ⁵ Факультет фармацевтической химии Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF), Сан-Франциско, Калифорния, США.
• ⁶ Институт медицинских исследований Уолтера и Элизы Холл, Парквилл, Виктория, Австралия.
• ⁷ Кафедра медицинской биологии Мельбурнского университета, Парквилл, Виктория, Австралия.
• ⁸ Кафедра клеточной биологии Юго-западного медицинского центра Техасского университета, Даллас, Техас, США.
• ⁹ Лида Хилл Кафедра биоинформатики Юго-западного медицинского центра Техасского университета, Даллас, Техас, США.
• ¹⁰ Биохаб Чана Цукерберга, Сан-Франциско, Калифорния, США. [email protected].

• PMID: 35314838
• PMCID: ПМС

  42

• DOI: 10.1038/с41592-022-01417-2

Абстрактный

Перспектива однообъективной световой микроскопии состоит в том, чтобы объединить удобство стандартных однообъективных микроскопов со скоростью, охватом, разрешением и мягкостью световых микроскопов. Мы представляем DaXi, однообъективный микроскоп со световым листом, основанный на освещении в косой плоскости, который обеспечивает: (1) более широкое поле зрения и получение изображений с высоким разрешением с помощью специального объектива с дистанционной фокусировкой; (2) быстрое объемное изображение для больших объемов без ущерба для качества изображения или необходимости получения мозаичного изображения; (3) более полный охват изображений для больших образцов с помощью визуализации в нескольких проекциях и (4) более высокая пропускная способность визуализации в нескольких лунках за счет удаленного размещения покровного стекла. Наш инструмент обеспечивает разрешение 450 нм в поперечном направлении и 2 мкм в осевом направлении при объеме изображения 3000 × 800 × 300 мкм. Мы демонстрируем скорость, поле зрения, разрешение и универсальность нашего прибора, визуализируя различные системы, включая развитие яйцевой камеры дрозофилы, активность всего мозга рыбок данио и развитие эмбрионов рыбок данио — до девяти эмбрионов одновременно.

© 2022. Автор(ы).

Заявление о конфликте интересов

Заявка на патент подана Б.Ю. и Л.А.Р. покрывая заявленный дизайн микроскопа. Остальные авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Цифры

Рис. 1. Конструкция высокоразрешающей, большой…

Рис. 1. Конструкция однообъективного светового листового микроскопа с высоким разрешением, большим полем зрения и несколькими проекциями.

a , Упрощенная схема оптической установки. b , В этой установке возбуждение и излучение светового листа проходят через один объектив. Флуоресценция улавливается O ₁ и ретранслируется вниз по течению с полным обнаружением NA, обеспечивая изображение с высоким разрешением. c , Детектирование с полной числовой апертурой достигается за счет косой дистанционной фокусировки с использованием изготовленного на заказ объектива с монолитным стеклянным наконечником и нулевым рабочим расстоянием. Стеклянный наконечник сжимает полуугол сбора, обеспечивая диапазон наклона от 0 до 55°. d , Во время визуализации столик перемещает образец вдоль оси сканирования. Чтобы избежать размытия движения, гальво-зеркало перемещает световой лист вместе с движением предметного столика во время экспозиции камеры для каждого изображения. Гальво-зеркало перемещается назад во время считывания и возобновляет это компенсационное движение во время следующей экспозиции. Плоскости освещения и обнаружения остаются центрированными вдоль всей оптической цепи, что обеспечивает оптимальный сбор света, минимальные аберрации и, следовательно, неизменное качество изображения. e , Наш прибор способен к двойному световому возбуждению. Это улучшает охват освещения и контраст изображения, так как для большинства точек в образце одна из двух ориентаций светового листа будет иметь меньшую глубину проникновения через образец, что дает более контрастное и полное изображение. Двойное изображение достигается с помощью модуля переворота изображения, состоящего из двух гальванических зеркал и трех обычных зеркал вдоль оптического пути ( f и g ). ф , Свет освещения проходит по пути, выделенному оранжевым или синим цветом, что приводит к противоположному углу падения в пространстве образца. g , Точно так же флуоресцентный свет проходит через любой из двух путей, что приводит к переворачиванию изображения по отношению к изображению другого пути (синяя и оранжевая стрелки до и после прохождения через устройство), гарантируя, что промежуточный изображение всегда формируется на передней поверхности O ₃ . h , Микроскоп преобразуется из прямого (погружение, левая сторона) в перевернутое (погружение, правая сторона) путем перемещения покровного стекла из фокального пространства O ₂ по сравнению с O ₁ без ущерба для оптических характеристик.

Рис. 2. Характеристика микроскопа.

и…

Рис. 2. Характеристика микроскопа.

a , Визуализация объемной геометрии. Покровное стекло параллельно…

Рис. 2. Характеристика микроскопа.

a , Объемная геометрия изображения. Покровное стекло параллельно плоскости xy . Оптическая ось микроскопа проходит по оси z (глубина). Образец освещается косым световым листом в плоскости x ​​’ y , где x ​​’ — направление распространения светового листа. Поле зрения в плоскости x ​​’ y составляет 800 мкм ( y ) на 420 мкм (x’), что соответствует 800 мкм ( y ) на 300  мкм (глубина, z ) в плоскости yz . Объемные данные были получены путем сканирования образца вдоль оси × относительно плоскости освещения. При использовании сканирования столика со стабилизацией световым листом диапазон сканирования (до 75 мм по сравнению с 300 мкм при гальваническом сканировании) ограничивается только столиком. b , типичный PSF, полученный путем визуализации зеленых флуоресцентных шариков размером 100 нм. Проекции вдоль xy , xz и зы показаны. PSF слегка наклонен, и его длинная ось ( z ”) составляет около 20° по отношению к оси z . Принимая это во внимание, линейные профили PSF были построены и подогнаны по трем главным осям, то есть x ​​”, y и z ”. FWHM составляют, соответственно, 479,9 ± 28,0, 379,2 ± 20,9 и 1864,9 ± 174,3 нм (среднее значение ± sd, n  = 156 флуоресцентных шариков). Масштабная линейка, 1  мкм.

Рис. 3. Изображение большого объема Danio…

Рис. 3. Большое изображение развития личинок Danio rerio и яйцевых камер Drosophila melanogaster .

Дополнительные данные Рис. 1. Оптическая схема микроскопа.

( a ) Детальная планировка…

( a ) Подробная схема установки. Объективы: O ₁ — Olympus XLUMPLFLN 20XW, O ₂ — Olympus UPLXAPO20X, O ₃ — Бязь AMS-AGY v2.0. Тубусные линзы: TL1, TL2 и TL3 — Olympus SWTLU-C 180 мм, TL4, TL5 и TL6 — тубусная линза 135 мм, разработанная по индивидуальному заказу (с использованием готовых деталей от Thorlabs, см. [ссылка]), TL7- Thorlabs TTL200- А или ТТЛ165-А. Сканирование гальванических и переключающих гальво: гальванические зеркала Cambridge 6SD12205 20  мм. Цилиндрические линзы: CL1-CL3. Ахроматические двойные линзы: L1-L2. Дихроичное зеркало: DM — Chroma ZT405/488/561/640rpcv2-UF3. Зеркала: M1-M12, зеркало с защитным серебряным покрытием. 2-осевой гальванический: гальванические зеркала Cambridge 6SD12056 10  мм. EF: эмиссионные фильтры Chroma ET525/50 m или ET605/75 m. ( b ) Модуль переключения двойного изображения. Два переключающих гальванических зеркала могут переключать световой путь так, чтобы свет отражался либо от M5 и M7, либо только от M6. Красная стрелка отражается четыре раза по пути и остается вертикальной, а зеленая стрелка отражается только три раза и становится перевернутой. ( c ) Двойное изображение калибровочной сетки (Thorlabs R1L1S1P). Два изображения явно перевернуты по отношению друг к другу. Изображения были сделаны при ярком освещении поля и с O ₃ , TL7 и камера на прямой с O ₂ .

Расширенные данные Рис. 2. Световой лист стабилизированный…

Расширенные данные Рис. 2. Сканирование предметного столика, стабилизированного световым листом (LS ³ ).

При приобретении…

Во время получения стека 3D-изображений предметный столик движется непрерывно, а сканер гальванометра выполняет противодействующее движение светового листа и плоскостей обнаружения, чтобы компенсировать любое относительное движение между образцом и плоскостью изображения (которая в нашей конструкции всегда копланарна). с подсветкой светового листа), что приводит к эффективному пошаговому сканированию образца.

Расширенные данные Рис. 3. Анализ…

Расширенные данные Рис. 3. Анализ длины оптического пути при помещении покровного стекла…

( a ) иллюстрирует анализируемую оптическую систему. В зависимости от типа объектива средой может быть воздух, вода, иммерсионное масло и т. д. ( b ) отображает длину оптического пути излучателя на поверхности покровного стекла в зависимости от угла между испускающим лучом и оптической осью в случае воздушной или водной среды. ( c ) показывает, что двумерная карта разности оптических путей при использовании воздушной и водной среды. Эта двухмерная фазовая карта затем снабжается первыми 50 терминами Цернике. ( d ) показывает коэффициенты первых 20 членов Цернике. Основными ненулевыми членами Зернике являются поршень, расфокусировка и первичная сферическая аберрация. Поскольку условия поршня и расфокусировки тривиальны, это предполагает, что значительная аберрация является первичной сферической и, скорее всего, возникает, когда покровное стекло перемещается от вторичного объектива (воздух) к первичному объективу (вода) в системе с дистанционным фокусом (см. рис. 1). Учитывая, что на практике первичную сферическую аберрацию можно компенсировать перемещением любой из линз релейной трубки, необходимо сохранять оптические характеристики микроскопа при смене положения покровного стекла. Моделирование выполнено для целей воды с числовой апертурой 1,0 и воздуха с числовой апертурой 0,75. Подгонка Зернике выполняется с использованием pyOTF, программного пакета для моделирования оптических передаточных функций (OTF)/точечных функций рассеяния (PSF) оптических микроскопов, написанного на python. Ссылка: https://github.com/david-hoffman/pyOTF.

Расширенные данные Рис. 4. Преобразование микроскопа…

Дополнительные данные Рис. 4. Преобразование прямого микроскопа в инвертированный путем изменения положения покровного стекла…

( a ) показана система дистанционной фокусировки, состоящая из двух объективов, плоскости зрачков которых сопряжены с помощью релейной системы 4 f. Желтая точка: флуоресцентная бусина. O ₁ : 20x, 1,0 NA, погружение в воду. O ₂ : 20x, 0,8 NA, воздух. В соответствии с их заводским дизайном, O ₁ следует использовать непосредственно перед образцом, без покровного стекла между ними. O ₂ требуется покровное стекло между передней линзой объектива и плоскостью изображения, как показано на (а). Эта конфигурация хорошо подходит для вертикального микроскопа, в котором основной объектив используется в наклонной конфигурации. ( b ) показывает репрезентативную ФРТ установки на (а), измеренную с использованием зеленых флуоресцентных шариков с длиной волны 100 нм. Средние значения FWHM составляют соответственно 400,5 + - 16,9 нм (x), 349,9 + - 20,4 нм (y) и 1356,8 + - 97,4 нм (z), n = 7 бусинок. Интересно, что согласно нашему анализу (см. рис. 3 с расширенными данными), можно изменить положение покровного стекла в фокальном пространстве O ₂ на фокальное пространство O ₁ , как показано на (c), и все еще можно достичь аналогичных оптических характеристик, перевод системы в инвертированную конфигурацию. (d) показывает представитель PSF такой системы (c). Средние значения FWHM составляют соответственно 382,2 + - 8,9нм (x), 376,4 + - 22,0 нм (y), 1353,6 + - 48,6 нм (z), n = 6 бусинок. Цифры действительно аналогичны топовой конфигурации (а).

Расширенные данные Рис. 5. Система координат…

Расширенные данные Рис. 5. Система координат микроскопа.

Передняя линза объектива параллельна…

Передняя линза объектива параллельна плоскости xy. Оптическая ось микроскопа проходит по оси z (глубина). Образец освещается наклонным световым листом в плоскости x’y, где x’ — направление распространения светового листа. Объемные данные были получены путем сканирования образца вдоль оси x относительно плоскости освещения. Потому что PSF слегка наклонен, то есть его длинная ось (z”) составляет около 20° по отношению к оси z. Линейные профили PSF были построены и подогнаны по трем главным осям (x, y и z) для измерения FWHM.

Расширенные данные Рис. 6. Измерения PSF по…

Расширенные данные Рис. 6. Измерения PSF по объему изображения.

Чтобы иметь…

Чтобы получить хорошую выборку PSF для точной оценки разрешения, мы установили эффективное увеличение на 29.6 и размер пикселя до 220 нм. С размером чипа нашей камеры 2048 * 2048 мы можем получить поле зрения 451 мкм (y) * 451 мкм (x’). Это соответствует 451 мкм (y, ширина) * 319 мкм (z, глубина) в координатах образца. Диапазон сканирования не влияет на качество изображения и может доходить до диапазона перемещения предметного столика. Затем мы получаем изображения 100-нм флуоресцентных шариков по трем каналам и наносим полуширину по трем осям PSF. Обратите внимание, что ФРТ слегка наклонена относительно координат xyz. Поэтому мы выполняем измерения FWHM вдоль главных осей, чтобы дать лучшую оценку бокового разрешения (x”, y) и особенно осевого разрешения (z”). Это позволяет избежать недооценки истинного осевого разрешения. Левая колонка ( a-c ) показывает графики FWHM в пределах объема изображения. Производительность стабильна, глубина до ~ 300 мкм для всех трех каналов. Для получения изображений с большим полем зрения мы можем использовать другую тубусную линзу (TL7, рис. 1 с расширенными данными), чтобы эффективное увеличение составляло 14,8, а размер пикселя — 440 нм. Затем мы получаем поле зрения 901 мкм (y) * 451 мкм (x’), используя половину чипа камеры (2048 * 1024). Это соответствует 901 мкм (y, ширина) * 319 мкм (z, глубина) в координатах образца. Правая колонка ( d-f ) показывает FWHM по объему изображения в этой конфигурации. В целом, PSF постоянны, но они расширяются к краю поля зрения. См. также Таблицу 1 для статистики FWHM. Исходные данные

Расширенные данные Рис. 7. Двухцветное изображение…

Дополнительные данные Рис. 7. Двухцветное изображение личинок рыбки данио.

Личинки изображены…

Личинки изображены на 2 dpf. Ядра (пурпурные) помечены tg(h3afva:h3afva-mCherry). Мембраны (голубой цвет) окрашивают с использованием раствора для мечения клеток Vibrant DiO (Thermal fisher V22889). Инъекции Dio для ретроградной живой метки применяли через 24 часа после оплодотворения с последующей инкубацией O/N при 29°C перед визуализацией. ( a ) Объемное 3D-рендеринг данных. ( b ) Репрезентативный xy-срез 3D-данных. (c) Увеличенный вид области, выделенной белым пунктирным прямоугольником на (b).

Расширенные данные Рис. 8. Трехмерное изображение всего мозга на уровне нейронов…

Расширенные данные Рис. 8. Трехмерная визуализация всего мозга на уровне нейронов у личинок рыбок данио in vivo.

Изображения высокого разрешения…

Изображения с высоким разрешением записываются с шагом 8 мкм при времени экспозиции 8 мс. Объем 500 мкм * 300 мкм * 200 мкм, содержащий весь мозг, записывается один раз каждые 0,3 с. Запись двух разных линий данио показана на (а)-(с) и (г)-(е). ( a ) и ( d ) показывают проекцию максимальной интенсивности трехмерных объемов. ( b ) и ( e ) показывают интересующие области из одного среза 3D-стека, обозначенного прямоугольниками записи на (a) и (d). ( c) и ( f ) дают репрезентативный сигнал флуоресценции пяти различных нейронов во времени.

Расширенные данные Рис. 9. Визуализация всего…

Расширенные данные Рис. 9. Визуализация всего мозга эмбриона рыбки данио.

( и )…

( a ) показывают ориентацию эмбриона, установленного на предметном столике, головой, обращенной к основному объективу (O ₁ ). ( b ) 3D-рендеринг изображений мозга рыбок данио. ( c ) XY срезы изображений головного мозга на разной глубине до 167,4 мм.

Расширенные данные Рис. 10. Конвейер обработки данных.

Расширенные данные Рис. 10. Конвейер обработки данных.

3D-стеки из каждого вида изначально…

3D-стеки из каждого вида изначально находятся в x ₁ ’yz ₁ ’ и x ₂ ’yz ₂ ’ координаты соответственно. Затем стеки передискретизируются в координаты выборки (то есть xyz). Этот процесс включает повторную выборку вокселей из координат x ₁ ‘yz ₁ ‘ (или x ₂ ‘yz ₂ ‘) в координаты xyz (см. рис. 5 с расширенными данными и см. дополнительный рис. 15). ). Затем два стека регистрируются и объединяются в один стек (см. Дополнительный рисунок 16).

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

• Многоракурсная мозаичная световая листовая микроскопия для трехмерной визуализации в реальном времени с высоким разрешением.

  Ахте М., Мюллер Х.Ю. Ахте М. и др. Разработка. 2021, 15 сентября; 148(18):dev199725. doi: 10.1242/dev.199725. Epub 2021 15 сентября. Разработка. 2021. PMID: 34409448

• Функциональная визуализация всего животного и визуализация развития с изотропным пространственным разрешением.

  Чхетри Р.К., Амат Ф., Ван Ю., Хёкендорф Б., Лемон В.К., Келлер П.Дж. Четри Р.К. и др. Нат Методы. 2015 Декабрь; 12 (12): 1171-8. doi: 10.1038/nmeth.3632. Epub 2015 26 октября. Нат Методы. 2015. PMID: 26501515

• Быстрая объективная микроскопия с планарным освещением.

  Грир CJ, Holy TE. Грир CJ и др. Нац коммун. 2019 2 октября; 10 (1): 4483. doi: 10.1038/s41467-019-12340-0. Нац коммун. 2019. PMID: 31578369 Бесплатная статья ЧВК.

• Объемное изображение с широким полем зрения с помощью мезоскопической сканирующей косой микроскопии с переключаемыми объективами.

  Шао В., Килик К., Инь В., Вирак Г., Цинь Х., Фэн Х., Боас Д., Гейбл К.В., Йи Дж. Шао В. и др. Quant Imaging Med Surg. 2021 март; 11 (3): 983-997. doi: 10.21037/qims-20-806. Quant Imaging Med Surg. 2021. PMID: 33654671 Бесплатная статья ЧВК.

• Наклонно-инвариантная сканирующая микроскопия с косым освещением для получения крупномасштабных объемных изображений.

  Кумар М, Козоровицкий Ю. Кумар М. и соавт. Опция Летт. 2019 1 апреля; 44 (7): 1706-1709. doi: 10.1364/OL.44.001706. Опция Летт. 2019. PMID: 30933127 Бесплатная статья ЧВК.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Гибридный микроскоп с открытым верхом и световым листом для универсального многомасштабного изображения очищенных тканей.

  Глейзер А.К., Бишоп К.В., Барнер Л.А., Сусаки Э.А., Кубота С.И., Гао Г., Серафин Р.Б., Баларам П., Турщак Э., Никович П.Р., Лай Х., Лукас ЛАГ, Йи И., Николс Э.К., Хуан Х., Редер Н.П., Уилсон Дж.Дж., Сивакумар Р., Шамсхоу Э., Столцфус Ч.Р., Вэй Х., Хемптон А.К., Пенде М., Муравала П., Додт Х.У., Имаидзуми Т., Шендуре Дж., Беливо Б.Дж., Гернер М.Ю., Синь Л., Чжао Х., Истинный Л.Д., Рейд Р.С. , Чандрашекар Дж., Уэда Х.Р., Свобода К., Лю JTC. Глейзер А.К. и соавт. Нат Методы. 2022 мая; 19(5):613-619. doi: 10.1038/s41592-022-01468-5. Epub 2022 11 мая. Нат Методы. 2022. PMID: 35545715

• Полностью связанный с водой микроскоп с наклонным световым листом.

  Гонг Ю, Тянь Ю, Бейкер С. Гонг И и др. Научный представитель 2022 г. 8 апреля; 12 (1): 5940. doi: 10.1038/s41598-022-09975-3. Научный представитель 2022. PMID: 35396532 Бесплатная статья ЧВК.

• Многоугольная проекционная визуализация биологической динамики в реальном времени.

  Чанг Б.Дж., Мэнтон Д.Д., Сапозник Э., Полкамп Т., Терронес Т.С., Велф Э.С., Мурали В.С., Рудо П., Хейк К., Уайтхед Л., Йорк А.Г., Дин К.М., Фиолка Р. Чанг Б.Дж. и др. Нат Методы. 2021 июль; 18 (7): 829-834. doi: 10.1038/s41592-021-01175-7. Epub 2021 28 июня. Нат Методы. 2021. PMID: 34183831 Бесплатная статья ЧВК.

использованная литература

1. 1. Huisken J, Swoger J, Bene FD, Wittbrodt J, Stelzer EHK. Оптические срезы глубоко внутри живых эмбрионов с помощью микроскопии с селективным плоским освещением. Наука. 2004; 305:1007–1009. doi: 10.1126/science.1100035. — DOI — пабмед
2. 1. Келлер П.Дж., Шмидт А.Д., Виттбродт Дж., Стельцер Э.Х.К. Реконструкция раннего эмбрионального развития рыбок данио с помощью сканирующей световой микроскопии. Наука. 2008; 322:1065–1069. doi: 10.1126/science.1162493. — DOI — пабмед
3. 1. Макдоул К. и др. В целом визуализация и реконструкция постимплантационного развития мыши на уровне одной клетки. Клетка. 2018 г.: 10.1016/j.cell.2018.09.031. — DOI — пабмед
4. 1. Шах Г. и др. Многомасштабная визуализация и анализ определяют динамику панэмбриональных клеток формирования зародышевого слоя у рыбок данио. Нац. коммун. 2019;10:5753. doi: 10.1038/s41467-019-13625-0. — DOI — ЧВК — пабмед
5. 1. МакГорти Р.