1。単純化すぎる： すべての気候分類システムと同様に、複雑な現実を簡素化します。幅広いカテゴリを使用しており、微気候、局所的なバリエーション、または気候システム内の複雑な相互作用を考慮していません。
2。限られた焦点： それは主に温度と降水に焦点を当て、風、湿度、太陽放射などの他の重要な気候変数を無視します。これは、特に明確な微小化物を持つ地域では、誤分類につながる可能性があります。
3。境界内の主観性： 気候タイプ間の境界はしばしば主観的であり、使用される特定のデータの影響を受ける可能性があります。これは、特定の場所を分類する際に矛盾や紛争につながる可能性があります。
4。気候変動の組み込みの難しさ： 気候が変化するにつれて、気候タイプの境界が変化する可能性があり、トレワルサシステムを将来の条件に正確に適用することが困難になります。
5。山岳地帯での限られた適用性： トレワルサシステムは、標高が気候に大きな影響を与える山岳地帯を正確に分類するのに苦労しています。
6。温度データへの依存： このシステムは、都市化やその他の人間の活動に影響を与える可能性のある温度データに大きく依存しています。これは、急速に都市化する地域での誤分類につながる可能性があります。
7。生態学的関連性の欠如： 他のいくつかの分類システムとは異なり、トレワルタは植生や他の生態学的要因に対する気候の影響を直接考慮していません。
8。研究での使用が限られている： トレワルタシステムは、科学研究では、より包括的で柔軟であると考えられているケッペン・ゲイガーのような他のシステムと比較して、あまり一般的には使用されていません。
9。時間的寸法の欠如： このシステムは、気候タイプ内の季節変動を考慮せず、誤解を招く分類につながる可能性があります。
10。限られたグローバルカバレッジ： システムは世界のほとんどをカバーしていますが、極地や高高度領域などの特定の領域では、その精度は低くなります。
これらの制限にもかかわらず、Trewarthaシステムは、グローバルな気候パターンを理解するための貴重な枠組みを提供します。多くの人の中で1つのツールであり、気候を包括的に理解するために他のデータや方法と併用する必要があることを覚えておくことが不可欠です。
