セッション 1 - 沼口敦さん記念シンポジウム @wiki

1．大は小を兼ねるのか：ダウンスケーリング

　ダウンスケーリングとは，統計的・物理的手法を用いたデータの空間詳細化のことである．気候モデルを用いた地球温暖化予測結果を産業や防災に利用することが求められるが，多くの全球気候モデルは２５０ｋｍ程度の格子間隔で計算するため，地域気候を表現することができない．このため，ダウンスケーリングの重要性は非常に高まっている．ダウンスケーリングには親モデルの影響を受けやすいことや子モデルのパラメタリゼーションに依存するなどの問題も指摘されているが，それらの問題があるなかでも科学的実学的な成果が大いに期待され，それに関わるプロジェクトが世界中に林立している．本セッションでは，それらプロジェクトとは独立に，手法その他を問わず，広くダウンスケーリングの夢を語る講演を募集する．

第一日目　3月30日　（月）