Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
気象研究所では高解像度気候モデルの特性を生かし、温暖化が進行した場合の日本の豪雨リスクマップ作成に取り組んでいる。これまで高解像度で豪雨を検証できる観測データが無かったが、APHRO_JPの登場によってそれが可能になった。ここでは、治水や都市計画の際に最も重要とされる年最大日降水量についてAPHRO_JPを使ってモデルを検証した結果を述べる。年最大日降水量の母集団の統計的特性を見るために、L-moments(Hosking, 1990)を用いた。図21は新旧の全球20km気候モデル（SP0A, SPA）及び観測（APHRO_JP）のL-moments比である。豪雨リスクマップの作成では、サンプルを極値分布関数にあてはめ年最大日降水量のリターンバリューを推定するが、各モーメントが似ていれば極値分布関数も似ることになる。旧モデル（SP0A）ではL-location(標本平均)が観測に比べて小さかったが、新モデル（SPA）では著しく改善されている。特に太平洋側の値の大きい場所など、地形に対応したパターンは驚くほど観測と一致している。また、L-CV（標本変動）とL-skewness（歪度）は長期間のリターンバリュー推定値に大きく影響するが、こちらの値も観測にかなり近づいた。以上の結果より、気象研究所全球20km気候モデル（新）は、

年最大日降水量の統計的特性を非常に良く再現できていることが確認された。
図２１：旧モデル（SP0A）と新モデル（SPA）、観測（APHRO_JP；OBS）のL-moments比の比較。３）気候モデルで再現されたアジアモンスーン域における夏季降水量と標高の関係

気候モデルにおいて再現されたアジアモンスーン域における夏季降水量と標高の関係を検証した。検証に使用した観測グリッド降水量データセットは、（1）の1）において使用した6雨量計ベースデータセット(APHRO-MA0902 (Yatagai et al., 2009)、CPC-UNIGLB (Chen et al., 2008)、CRU-TS2.1 (Mitchell and Jones, 2005)、GPCCv4full (Schneider et al., 2008)、UDEL (Matsuura and Willmott, 2009)、PREC/L (Chen et al., 2002))である。グリッド降水量データセット間相互比較解析から雨量計ベースグリッド降水量データセット間には相互に較差があることがわかっているので、本研究ではこれらのデータセットから雨量計ベースグリッド降水量データセットのアンサンブル平均値とその標準偏差を求めた。観測値の取り得る幅を定義することで、従来の単一の観測ベース降水量データセットとの比較とは異なり、気候モデルの降水量と観測値との差の統計的有意性が検証できるようになった。解析に使用したグリッド降水量データセットの期間は1979-2003である（CRU-TS2.1のみ1979-2002）。使用した気候モデルは気象庁・気象研究所統一全球20km格子大気大循環モデルMRI-AGCM3.1（Mizuta et al., 2006、以下20kmAGCM）である。水平分解能はTL959、水平格子数は1920x960であり、格子間隔は約20kmである。このモデルに1979年から2003年までの25年間観測ベースの月平均海面水温(HadISST1; Rayner et al., 2003)を与えて積分し、得られた日降水量データを利用した。モデルにおける山岳降水の水平解像度依存性を評価するために、20kmAGCMと同じモデルの低解像度版（TL319、TL159、TL95、順に水平格子間隔約60km、120km、180km、以下60kmAGCM、120kmAGCM、180kmAGCM）を20kmAGCMと同じ境界条件で行った積分の結果を使用した。モデルにおける標高分布、海陸分布データはそれぞれの水平解像度のものを使用した。解析領域は、65E-130E、5N-35Nである。

図２２は、解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏季３ヶ月(JJA)平均陸域降水量領域平均値である。観測降水量については、使用した６雨量計ベースデータセットを用いて求めたアンサンプル平均値(観測値アンサンプル平均)からの各データセットの差の標準偏差をエラーバーとして示してある。気候モデルの陸域降水量は観測値に比べてやや少ないものの、モデルと観測値アンサンプル平均の差は観測データセット間の差の標準偏差以下であり、概ねモデルの降水量は観測値と同程度と見ることができる。観測値との差はモデルの水平解像度の向上と共に縮小する傾向にあり、気候モデルの高解像度化することの利点が見られる。図２３にJJA平均陸域降水量東西平均値を示す。観測値アンサンプル平均は10N-23Nで最も多い。観測データセット間の差は、緯度方向に一定ではなく10N-25Nにおいて大きい。モデルの降水量は、25N以南で水平解像度に関係なく南北方向の変化が観測値に比べて小さい。25N以北は水平解像度によらずほぼ観測値と一致するが、10N-25Nでは過小評価傾向にあり、その差は水平解像度の低下とともに拡大する。一方、10N以南ではモデルの水平解像度が向上するほど観測値との差が拡大する傾向にある。これらは、気候モデルの降水量の南北方向の変化が観測に比べて小さいためであり、モデルのさらなる改善が望まれる。図２４に夏季アジアモンスーン域におけるJJA平均降水量の標高依存性を示す。観測値アンサンプル平均とその標準偏差に対し、20kmAGCMは全ての標高帯でほぼ観測値と一致する。モデルの水平解像度の低下とともに、標高1500m以下では過小評価傾向が大きくなり、また標高2500m以上では過大評価傾向が大きくなっている。図２５にJJA積算降水量の標高依存性を示す。この図は、観測、モデルそれぞれの解析領域(65E-130E、5N-35N)の領域平均値に
対する各標高帯における積算降水量の割合を示している。観測、モデルとも積算降水量の6割は標高500m以下にあるが、より高標高帯における降水が占める割合は、モデルの水平解像度が低下すると共に増大する傾向が見られる。水平解像度の低いモデルほど高標高帯における積算降水量が増加する傾向が見られるのは、平均降水量(図24)及びモデルで使用されている海陸分布及び標高データにおける陸域面積の標高依存性の違い(図略)に起因すると考えられる。モデルの水平解像度の向上と共にモデルで表現できる地形の空間分布も向上するため、地形に関係して起こる降水をより現実的に表現できるようになることが、モデルの水平解像度を高くすると共に降水量の標高分布が観測値に近づいていった理由の一つと考えられる。しかしながら、図23に示したように、使用したモデルの降水量分布には依然としてバイアスが見られるのでさらなる改善が望まれる。

図２２：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏季３ヶ月(JJA)平均陸域降水量領域平均値。単位は $$ mm/day $$ 。左から観測値として６雨量計ベースグリッド降水量データセットのアンサンブル平均値(Gauge ENS)、20kmAGCM(SPOA)、60kmAGCM(HPOA)、120kmAGCM(MPOC)、

図２３：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏季３ヶ月(JJA)平均陸域降水量東西平均値。単位は $$ mm d^{-1} $$ 。黒実線は観測値アンサンブル平均を、陰影は観測データセット間の差の標準偏差を表す。SP0A、HPOA、MPOC、LPOAはそれぞれ20kmAGCM、60kmAGCM、120kmAGCM、
図２４：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏季３ヶ月(JJA)平均降水量の標高依存性。単位は $$ mm/day $$ 。標高帯の幅は500m。左端は標高500mm以下、右端は標高5000m以上。シンボルなし黒実線は観測値アンサンプル平均(Gauge)を、陰影は観測データセット間の差の標準偏差を表す。SP0A、HPOA、MPOC、LPOAはそれぞれ20kmAGCM、60kmAGCM、120kmAGCM、180kmAGCMである。

図２５：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏季３ヶ月(JJA)積算降水量の標高依存性。解析領域の陸域降水量積算値に対する各標高帯における積算降水量の割合(単位は[%])を示す。左から観測値アンサンプル平均(Gauge ENS)、20kmAGCM(SPOA)、60kmAGCM(HPOA)、120kmAGCM(MPOC)、180kmAGCM(LPOA)である。

4）高解像度大気モデル実験におけるアジアモンスーン域の夏季降水量と標高の関係の将来変化
水は人々の生存にとって不可欠なものであるだけなく、農業や工業といった産業活動の上でも欠かせない。人類の活動にとって不可欠な水資源の供給源の多くは、地下水ないしは河川水、湖沼水である。地下水、河川水、湖沼水の涵養源は、山岳域における降水である。山岳域における降水は、地域、季節によって降雨あるいは降雪の形をとる。過去100年の全球平均地上気温は上昇傾向であり、最近50年は特にその傾向が大きい。地上気温だけでなく対流圈気温も上昇している(IPCC, 2007)。気温の上昇は、地域、季節によって降水形態の変化をもたらす。IPCC AR4 WG-I Chapter 4 (IPCC, 2007)によると、北半球高緯度地域における積雪域は、いずれの季節においても減少傾向であることが示されている。特に春から夏にかけて減少トレンドが大きい。また、山岳域で積雪期間の減少が確認されている地域がある。また、積雪期間の減少にもかかわらず積雪量は増加している地域もある。これは、降水量は増加していても降水形態が降雪から降雨に変化していることを示唆する。積雪期間の減少は、河川流出量にも影響する。融雪期が早まることにより、融雪による河川流量の極大出現期が早まることは、利水において適切な時期必要な水資源を十分に確保できなくなる可能性があることを示唆する。以上から、将来の気候変化による山岳域における降水量の変化を調べることは、将来起こりうる水資源変動に対する見通しと対策を模索する上でも有益な情報になると考える。使用した気候モデルは気象庁・気象研究所統一全球20km格子大気大循環モデル MRI-AGCM3.1 (Mizuta et al., 2006)の60km格子版である。水平解像度はTL319、水平格子数は640x320である。このモデルに、現在および将来として21世紀末の海面水温(SST)と海氷密接度(SIC)及び海氷厚(SIT)を与えてそれぞれ積分した。積分期間は25年(現在：1979-2003、将来：2075-2099)である。現在気候実験のSST/SICは、観測に基づくSST及びSIC (HadISST1、Rayner et al., 2003)を使用した。SITは実測に基づく気候値を用いた。将来気候実験のSST/SIC/SITは、CMIP3マルチモデルデータから気候感度の大小異なる3つの気候モデルによるSST/SIC/SIT及びマルチモデル平均SST/SIC/SITを使用した(表2)。ただし、CMIP3モデルデータのSST/SIC/SITをそのまま使用するのではなく、Mizuta et al. (2008)に従い観測SST(HadISST1)から抽出した年々変動成分と、現在と21世紀末の間のSST昇温量および使用する21世紀末25年間のトレンドから、本実験で使用する将来気候おけるSSTデータを作成した。SIC及びSITはSSTと同様の方法で作成した。将来気候実験における温室効果ガス排出シナリオは、SRES A1Bシナリオを用いた。また、統計的有意性を調べるために、現在、将来の各実験について3メンバーアンサンブル実験を行った(表3)。解析領域は、65E-130E、5N-35N(図26)である。

解析領域 (65E-130E、5N-35N) における JJA 平均降水量の空間分布について、観測、現在気候実験、将来気候実験と現在気候実験との差を図 2 7 に示す。観測値は、6 雨量計ベースグリッド降水量データセット (APHRO-MA0902、CPC-UNIGLB、CRU-TS2.1、UDEL、GPCCv4full) のアンサンブル平均である。観測値間の較差を考慮すると、現在気候実験は現実の降水量空間分布をよく再現している。将来気候実験における SST は、昇温の大きさだけでなくその空間分布も異なる。そのため、将来気候実験における大気の応答には地域的な違いが見られる。しかし、異なる下部境界条件を与えた実験間で共通の変化がみられる地域がある。将来気候実験における降水量は、標高 4000m より高い高標高域では統計的に有意な増加を示している。一方で、標高 1500m から 4000m の中標高域では統計的に有意ではないものの降水量の減少がみられる。

表 2：実験名及び実験設定。有効気候感度はIPCC(2007)より引用。
実験名	SST	期間	有効気候感度	メンバー数
HPOA	HadISST1	1979-2003	—	3
HFOA	CMIP3 MME Mean (*)	2075-2099	2.98℃	3
HFOA_csiro	CSIRO_Mk3.0 (*)	2.21℃	3
HFOA_mri	MRI-CGCM2.3.2 (*)	2.97℃	3
HFOA_miroch	MIROC3.2 (hires) (*)	5.87℃	3

(*) CMIP3 マルチモデルデータセットそのものではなく Mizuta et al. (2008) に従い作成

表 3：解析領域(65E-130E、5N-35N)におけるMRI-AGCM3.1 60km格子版で使用している標高分布の標高依存性。各標高帯における陸域面積の総陸域面積に占める割合で示す[%]。

Altitude [m]	Area Ratio (%)
$ \leq $ 500	54.04
500 - 1000	16.32
1000 - 1500	6.20
1500 - 2000	3.04
2000 - 2500	2.70
2500 - 3000	1.26
3000 - 3500	1.06
3500 - 4000	1.58
4000 - 4500	3.41
4500 - 5000	6.29
5000m <	4.10

図２６：解析領域(65E-130E、5N-35N)におけるMRI-AGCM3.1 60km格子版で使用されている標高分布。単位は[m]。等値線間隔は500m。灰色領域はモデルにおける海洋グリッドを示す。
図２７：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏期３ヶ月(JJA)平均陸域降水量の空間分布。上段左は現在気候実験、中段左および下段左は観測値の平均(雨量計ベースデータセットのアンサンブル平均)と標準誤差(雨量計ベースデータセット間較差の標準偏差)。単位は[mm/day]。右は将来実験の現在気候実験に対する変化率。単位は[%]。将来変化が99%有意水準で統計的に有意な領域を斜線で示す。上段左および右における紫色実線はモデルにおける標高1500mおよび4000mの等標高線。

図２８に観測、現在気候実験、将来気候実験のJJA平均降水量標高依存性を示す。観測の降水量標高依存性に対し、現在気候実験は観測をよく再現しているが、標高2000m以下で過小評価傾向を標高3500～4500mで過大評価傾向を示す。将来気候実験における降水量標高依存性は現在気候実験と類似している。将来気候実験におけるJJA平均降水量は、全標高帯で現在気候実験よりも降水量が増加しているが、増加量は一様ではない。

図２９にJJA平均降水量の標高依存性の将来変化を、各標高帯の現在気候における平均降水量に対する比率で表したものを示す。全ての将来気候実験について、現在気候実験に対する平均降水量の増加率の大きさは標高によって異なっており、低標高帯(標高1500m以下)と高標高帯(標高4000m以上)における変化率に比べて、中標高帯(標高1500m～4000m)における変化率は小さい。また、気候感度の大きい気候モデルのSSTを用いた実験ほど降水量の増加率は大きい

(HF0A_miroch>HF0A>HF0A_mri>HF0A_csiro)。図29に示された将来変化はどのように解釈できるのか。将来気候実験において高標高帯における降水量の増加をもたらした水蒸気の起源を調べるために現在気候実験、将来気候実験におけるJJA平均大気水収支の標高依存性を調べている。図30に現在および将来気候実験におけるJJA平均降水量、地表面蒸発量、鉛直積算水蒸気フラ
ツクス収束(WFC)の標高依存性を示す。各標高帯における降水量は、地表面蒸発量とWFCと近似的に釣り合っている。JJA平均降水量、地表面蒸発量、WFCの将来気候実験の現在気候実験に対する変化量を図31に示す。低標高帯(標高1500m以下)では、降水量増加に対する地表面蒸発量とWFCの寄与は同程度である。中標高帯(標高1500～4000m)では、地表面蒸発量は降水量を上回っており、WFCは負になっている。高標高帯(標高4000m以上)では、降水量の増加は地表面蒸発量の増加により賄われており、WFCの寄与は小さい。

地表面蒸発量の増加は、地上気温の上昇だけでなく、地表面状態あるいは地表面被覆状態の変化と関係している。実験設定により、将来気候実験において大気は昇温する。将来気候実験において地上気温は全標高帯において上昇している(図32)。最も高い標高域(標高5000m以上)におけるJJA平均気温は、最もSSTの昇温の低い実験(HF0A_csiro)においても現在気候実験の1.5℃から5℃に上昇している。このことから、将来気候実験における高標高域の降水は、降雨の割合が増加し降雪の割合が減少したこと、さらに積雪面積が減少していることを示唆する。図33に、現在及び将来気候実験におけるJJA平均積雪被覆率の標高依存性を示す。現在気候実験において標高2500m以上に存在した積雪面が、将来気候実験では現在気候実験で積雪面の存在した全標高域で減少している。その減少の程度は、昇温の大きいSSTを与えられた実験ほど大きい(HF0A_miroch＞HF0A＞HF0A_mri＞HF0A_csiro)。積雪面の減少により無雪面が増加し、地表面アルベドが減少する。地表面アルベドの減少は、地表面が吸収する日射量を増加させ地面を暖める。暖まった地表面は直上の大気を加熱する。将来気候実験において、高標高域における降水量の増加は、地表面気温（＝地表面温度）の上昇に加えて、温暖化した大気に対する応答としての氷・アルベドフィードバックによる地表面蒸発量の増加で説明できることが示された。

図２８：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏期３ヶ月(JJA)平均陸域降水量の標高依存性。単位は $$ mm/day $$ 。黒細線は観測値（雨量計ベースデータセットアンサンプル平均）。陰影は観測値の標準誤差（雨量計ベースデータセット間較差の標準偏差）。太黒線は現在気候実験(HP0A)、色実線は将来気候実験（青：HF0A_miroch、赤：HF0A、緑：HF0A_mri、紫：HF0A_csiro）。○、●は将来気候実験の現在気候実験に対する変化がそれぞれ有意水準99%、95%で統計的に有意であることを示す。
図２９：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏期３ヶ月(JJA)平均陸域降水量の標高依存性の将来変化。将来変化は、各標高帯における現在気候実験における平均降水量に対する比率で表している。〇、●はそれぞれ、各標高帯における現在気候に対する将来変化が、99%、95%の有意水準で統計的に有意であることを示す。

図30：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏期3ヶ月(JJA)平均陸域降水量(青)、蒸発量(赤)、鉛直積算水蒸気フラックス収束(WFC；橙)の標高依存性。単位は[mm/day]。
図3 1：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏期3ヶ月(JJA)平均陸域降水量(青)、蒸発量(赤)、鉛直積算水蒸気フラックス収束(WFC；橙)の将来変化。単位は[mm/day]。

図32：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏期3ヶ月(JJA)平均地上気温の標高依存性。単位は(℃)。黒実線は現在気候実験(HPOA)、色実線は将来気候実験(青：HFOA_miroch、赤：HFOA、緑：HFOA_mri、紫：HFOA_csiro)。○、●は将来気候実験の現在気候実験に対する変化がそれぞれ有意水準99%、95%で統計的に有意であることを示す。
図33：解析領域(65E-130E、5N-35N)における北半球夏期3ヶ月(JJA)平均積雪被覆率の標高依存性。黒実線は現在気候実験(HP0A)、色実線は将来気候実験(青：HF0A_miroch、赤：HF0A、緑：HF0A_mri、紫：HF0A_csiro)。○、●は将来気候実験の現在気候実験に対する変化がそれぞれ有意水準99%、95%で統計的に有意であることを示す。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

複数の観測データを多角的に比較することで、観測データ自身の持つバラつき（信頼性）を評価することができた。また、衛星観測による降水データと比べて、雨量計ベースの降水データの利点を明らかにした。雨量計観測の欠点として、観測点が平地で人口の多い場所に偏在していることが挙げられるが、その欠点を補うために、地形や降水の統計的特性を考慮した新しいグリッド化手法を開発した。グリッド推定誤差について、全球気候モデルを利用して客観的な評価を行った。このような誤差評価に関する研究はこれまでに例が無く、地点観測値からグリッド値を作成することで、降水の統計的特性がどのように変化するか、新しい知見を得ることができた。本課題で作成した長期高解像度日降水データAPHRO_PRを使って、温暖化研究に使われている全球気候モデルの検証を行い、気候モデルによる降水の将来変化予測の信頼性評価を行った。また日本版日降水データAPHRO_JPを用いて、20世紀における日本の極端降水変動解析を行い、地上気温と年最大日降水量の間に強い関係があることを明らかにした。

## （２）地球環境政策への貢献

長期的な農工業計画や都市設計、水管理政策などの策定には、地球温暖化の地域的な降水への影響を詳しく評価する必要がある。しかしそのような用途には、これまでの観測降水データでは、時間空間解像度、期間の長さ、量的精度のいずれも十分とは言えなかった。この課題で作成した日降水データAPHRO_PRは、既存の降水データに比べて長期間かつ高解像度であり、雨量計観測の少ない山岳地域の降水についても補正がなされている。従って、地球温暖化に伴う地域的な降水の長期変動解析や、温暖化予測に使われる高解像度気候モデルの検証などの諸研究で広く利用されるはずである。それらの研究成果をとおして、本課題の研究成果は、日本をはじめアジア各国
の地球環境政策へ貢献することが期待される。

### 6 \. 引用文献

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## 7 ．国際共同研究等の状況なし

## 8 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) Kitoh, A. and S. Kusunoki, 2007: East Asian summer monsoon simulation by a 20-km mesh AGCM, Clim. Dyn., DOI 10.1007/s00382-007-0285-2.

2) Kitoh, A., A. Yatagai and P. Alpert, 2008: First super-high-resolution model projection that the ancient "Fertile Crescent" will disappear in this century. HRL, 2, 1-4.

3) Kitoh, A., A. Yatagai and P. Alpert, 2008: Reply to comments by Ben-Zvi and Givati on 'First super-high-resolution model projection that the ancient "Fertile Crescent" will disappear in this century.' HRL, 2, 46.

4) Kamiguchi, K., O. Arakawa, A. Kitoh, A. Yatagai, A. Hamada and N. Yasutomi, 2010: Development of APHRO_JP, the first Japanese high-resolution daily precipitation product for more than 100 years. HRL, 4, 60-64.

## くその他誌上発表（査読なし）>

なし

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 上口賢治，2007：地形効果を取り込んだ高解像度降水データを用いた降水量と風に関する解析，日本気象学会2007年度春季大会，2007.5.13-16，東京.

2) A. Kitoh and O. Arakawa, 2007: West African monsoon in a 20km-mesh atmospheric GCM, AGU Joint Assembly, 2007.5.22–25, 2007, Acapulco, Mexico.

3) K. Kamiguchi, 2007: Future Projection of Extreme Precipitation by Using a 20-km-grid AGCM with L-moment Method, 21st Pacific Science Congress, 2007.6.12-18, Okinawa.

4) A. Kitch, 2007: Coupled model simulations on the effect of large-scale orography on climate. Celebrating the Monsoon: An International Monsoon Conference, 2007.7.24-28, Bangalore, India.

5) 上口賢治, 2007: 日降水量グリッドデータ作成プロジェクト Aphrodite について, 地球科学データの収集と公開に関する研究集会, 2007.10.11-12, 金沢大学.

6) 荒川理，2007：気候モデルで再現されたアジアモンスーン地域における降水量と地形との関係，日本気象学会2007年度秋季大会，2007.10.14-16，札幌.

7) K. Kamiguchi, O. Arakawa, H. Kawamoto and A. Yatagai, 2007: Introduction of APHRODITE: gauge-based high-resolution daily precipitation data for Asia, The 7th Global Precipitation Measurement (GPM) Planning Workshop, 2007.12.5–7, Tokyo.

8) K. Kamiguchi, O. Arakawa and A. Kitoh, 2008: Grid-size Dependence on Statistical Precipitation Indices, 88th AMS Annual Meeting, 2008.1.20–25, New Orleans, USA.

9) 0. Arakawa, K. Kamiguchi and A. Kitoh, 2008: Grid-scale relationship between
precipitation and topography in a global 20km-mesh atmospheric GCM, 88th AMS Annual Meeting, 2008.1.20–25, New Orleans, USA.

10）荒川理，2008：グリッド降水量データセットにおける降水量と標高との関係，日本気象学会2008年度春季大会，2008.5.18-21，横浜.

11）上口賢治，2008：日降水諸統計量の水平解像度依存性について，日本気象学会2008年度春季大会，2008.5.18-21，横浜.

12) A. Kitoh and K. Rajendran, 2008: Resolution dependence of climate change projection of Indian summer monsoon. AOGS 2008, 2008.6.16–20, Busan, Korea.

13) O. Arakawa, A. Yatagai, H. Kawamoto, M. I. Nodzu, K. Kamiguchi and A. Kitoh, 2008: Introduction of APHRODITE: gauge-based high-resolution daily precipitation data for Asia, International Symposium, Sentinel Earth, 2008.7.5–7, Sapporo.

14) K. Kamiguchi, A. Yatagai, O. Arakawa, H. Kawamoto, M. I. Nodzu, and A. Kitoh, 2008: Introduction of APHRO_EA, High-Resolution Daily Precipitation Data in East Asia, IAHS-PUB, 2008.11.7-9, Chengdu, China.

15）上口賢治，2008：日本における高解像度日降水量グリッドデータ（APHRO_JP）の作成について，日本気象学会2008年度秋季大会，2008.11.19-21，仙台.

16) K. Kamiguchi, A. Yatagai, O. Arakawa, H. Kawamoto, M. I. Nodzu, and A. Kitoh, 2008: Precipitation Characteristics of APHRO_PR, High-Resolution Daily Precipitation Data, AGU fall meeting, 2008.12.15-19, San Francisco, USA.

17) O. Arakawa, K. Kamiguchi and A. Kitoh, 2009: Intercomparison of the relationship between precipitation and mountain heights among gridded precipitation datasets, AMS annual meeting, 2009.1.12–16 2009, Phoenix, USA.

18）荒川理，上口賢治，鬼頭昭雄，2009：アジア域における降水量と標高との関係に関するグリッド降水量データセット間相互比較，日本地球惑星科学連合2009年大会，2009.5.20，幕張.

19) O. Arakawa, K. Kamiguchi and A. Kitoh, 2009: Intercomparison of the relationship between precipitation and elevation among gridded precipitation datasets, MOCA-09, 2009.7.19–29, Montreal, CANADA.

20) K. Kamiguchi, H. Kawamoto, O. Arakawa, A. Yatagai and M. Nodzu, 2009: Development of Quality Control Procedures in APHRO_PR, Grid Precipitation Data Based on Gauge Observation, AOGS, 2009.8.11-15, Singapore.

21) K. Kamiguchi, O. Arakawa, A. Yatagai, H. Kawamoto and M. Nodzu, 2009: Precipitation Characteristics of APHRO_PR, High-Resolution Daily Precipitation Data, Japan-China-Korea Joint Conference, 2009.11.8-10, Tsukuba.

(22) K. Kamiguchi, O. Arakawa, H. Kawamoto, A. Yatagai, M. Nodzu and A. Kitoh, 2009: Development of interpolation techniques on APHRO_PR, a gauge based daily grid precipitation data, AOGS, 2009.8.11-15, Singapore.

(23) 上口賢治，荒川理，鬼頭昭雄，2009：高解像度日降水プロダクトAPHRO_JPを用いた、日本の降水の統計解析，極端気象現象とその気候変動による影響評価に関するシンポジウム，2009.11.5-6，京都.

24）荒川理，鬼頭昭雄，2009：高解像度気候モデルにおいて再現された夏期アジアモンスーン域における降水と標高の関係の将来変化，日本気象学会秋季大会，