論文の概要: Selection of CMIP6 Models for Regional Precipitation Projection and Climate Change Assessment in the Jhelum and Chenab River Basins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13181v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 18:41:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-16 23:37:54.082838
• Title: Selection of CMIP6 Models for Regional Precipitation Projection and Climate Change Assessment in the Jhelum and Chenab River Basins
• Title（参考訳）: JhelumおよびChenab川流域における地域降雨予測と気候変動評価のためのCMIP6モデルの選択
• Authors: Saad Ahmed Jamal, Ammara Nusrat, Muhammad Azmat, Muhammad Osama Nusrat,
• Abstract要約: 本研究では, 次世代CMIP6のための一般モデル (GCM) の選択について検討した。 CMIP6(Shared Socioeconomic Pathway, SSP)のシナリオデータに対して, 初めてこのような比較を行った。 結果は、Jhelum と Chenab Punjab 川のモデルとして NorESM2 LM, FGOALS g3 を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective water resource management depends on accurate projections of flows in water channels. For projected climate data, use of different General Circulation Models (GCM) simulates contrasting results. This study shows selection of GCM for the latest generation CMIP6 for hydroclimate change impact studies. Envelope based method was used for the selection, which includes components based on machine learning techniques, allowing the selection of GCMs without the need for in-situ reference data. According to our knowledge, for the first time, such a comparison was performed for the CMIP6 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) scenarios data. In addition, the effect of climate change under SSP scenarios was studied, along with the calculation of extreme indices. Finally, GCMs were compared to quantify spatiotemporal differences between CMIP5 and CMIP6 data. Results provide NorESM2 LM, FGOALS g3 as selected models for the Jhelum and Chenab River. Highly vulnerable regions under the effect of climate change were highlighted through spatial maps, which included parts of Punjab, Jammu, and Kashmir. Upon comparison of CMIP5 and CMIP6, no discernible difference was found between the RCP and SSP scenarios precipitation projections. In the future, more detailed statistical comparisons could further reinforce the proposition.
• Abstract（参考訳）: 効果的な水資源管理は、水路内の流れの正確な予測に依存する。 予測された気候データに対して、異なる一般循環モデル(GCM)の使用は対照的な結果をシミュレートする。 本研究は, 次世代CMIP6における温暖化変化影響研究のためのGCMの選択について述べる。 In-situ参照データを必要としないGCMの選択を可能にする機械学習技術に基づくコンポーネントを含むEnvelopeベースの手法が選択に使用された。 我々の知る限り、CMIP6共有社会経済パス(SSP)シナリオデータに対して、このような比較を初めて行った。 また,SSPシナリオ下での気候変動の影響を,極端な指標の算出とともに検討した。 最後に,CMIP5データとCMIP6データの時空間差を定量的に比較した。 NorESM2 LMとFGOALS g3をJhelumとChenab川の選択モデルとして提供した。 気候変動の影響下にある非常に脆弱な地域は、パンジャーブ、ジャンムー、カシミールを含む空間地図を通して強調された。 CMIP5 と CMIP6 を比較した結果,RCP と SSP の降水予測に有意な差は認められなかった。 将来的には、より詳細な統計比較が提案をさらに強化する可能性がある。

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