中国における風力および太陽光エネルギーの潜在力に関するC3Sマルチモデル季節予報の評価

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides comparative performance metrics and bias analysis for C3S seasonal forecast models, useful for improving renewable energy forecasting.

🏢実務担当者:Can guide selection of forecast models and bias correction methods for wind and solar energy management.

<title>抄録</title> <p>風力および太陽光資源の季節予測は、変動性再生可能エネルギーを電力網に統合するために不可欠であるが、中国全域における両変数に対するマルチモデル季節予測の系統的評価は依然として不十分である。本研究は、2022年から2024年にかけての中国を対象に、Copernicus Climate Change Service（C3S）の6つの季節予測モデルの包括的評価を提供する。1か月のリードタイムにおいて、全モデルが風速よりも日射量のシミュレーションにおいて高いスキルを示す。ECMWF SEAS5は他のモデルを一貫して上回り、両変数において最小のバイアスと最低の二乗平均平方根誤差を示す。空間的には、ほとんどのモデルが風力密度を過大評価しており、特に中国西部および北部で顕著であり、一方、日射量は四川盆地で過大評価される一方、中国西部では複数のモデルにより過小評価されることが一般的である。顕著な季節的不均衡が存在し、日射量は夏季および秋季に過大評価される一方、春季および冬季に過小評価され、風のバイアスはほとんどの地域で春季にピークに達し、秋季に最小となる。予測バイアスは地形標高に強くかつ系統的に依存し、非単調なモデル依存性を示す。リードタイム分析により、リードタイムの増加に伴い、日射予測バイアスは概ね増加する一方、風バイアスは予想外に減少することが明らかになり、長リードタイムの風予測は、予測可能な大規模シグナルにますます支配される可能性が示唆される。これらの知見は、中国における風力および太陽光エネルギー管理におけるC3S季節予測のモデル選択、バイアス補正、および実運用適用に関する実践的指針を提供する。結果は、再生可能資源予測の信頼性を向上させるために、モデル固有のバイアス調整および地域別に調整された戦略の必要性を強調する。</p>

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

<title>Abstract</title> <p>Seasonal forecasts of wind and solar resources are essential for integrating variable renewable energy into power grids, yet a systematic evaluation of multi-model seasonal forecasts for both variables over China has remained insufficient. This study provides a comprehensive evaluation of six seasonal forecast models from the Copernicus Climate Change Service (C3S) over China during 2022– 2024. At a lead time of one month, all models exhibit higher skill in simulating solar radiation than wind speed. ECMWF SEAS5 consistently outperforms the other models, showing the smallest bias and lowest root-mean-square error for both variables. Spatially, most models overestimate wind power density, especially in western and northern China, while solar radiation is commonly overestimated in the Sichuan Basin but underestimated in western China by several models. Pronounced seasonal disparities exist as solar radiation is overestimated in summer and autumn but underestimated in spring and winter, whereas wind biases peak in spring and minimize in autumn across most regions. Forecast biases exhibit a strong and systematic dependence on terrain elevation, showing a non-monotonic model-dependent reliance. Lead-time analysis reveals that with increasing lead time, solar forecast biases generally increase, whereas wind biases unexpectedly decrease, suggesting that long-lead wind forecasts could be increasingly dominated by predictable large-scale signals. These findings provide practical guidance for model selection, bias correction, and operational application of C3S seasonal forecasts in wind and solar energy management over China. The results underscore the need for model-specific bias adjustment and regionally tailored strategies to improve the reliability of renewable resource predictions.</p>

• Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10044389/v1first seen 2026-07-10 04:45:32 · last seen 2026-07-23 04:43:59