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文献
J-GLOBAL ID:200902212417681700   整理番号:08A0220782

アンサンブルKalmanフィルタに基づく1次元土壌水分同化システムの実験

Experiments of one-dimensional soil moisture assimilation system based on ensemble Kalman filter
著者 (4件):
資料名:
巻: 112  号:ページ: 888-900  発行年: 2008年03月18日 
JST資料番号: C0252B  ISSN: 0034-4257  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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アンサンブルKalmanフィルタは新しい逐次データ同化アルゴリズムで,本来は大気及び海洋データ同化のために開発された。これはモンテカルロシミュレーションによって誤差共分散行列計算に適用できる。この手法はモデル演算子と観測演算子内に存在する非線形性と不連続性を分離することが可能である。観測データを各時間段階で同化した場合,誤差共分散はモデル状態のアンサンブルの相-空間分布から推定される。この誤差統計をKalmanゲイン行列の解析と増分解析に使用した。本研究でアンサンブルKalmanフィルタ,Simple Biosphere Model(SiB2)とマイクロ波放射伝達モデル(AIEM,先進積分式モデル)に基づく1次元土壌水分同化システムを開発した。インサイチュ土壌表面水分観測値と低周波受動マイクロ波リモートセンシングデータを夫々或る地表面モデルに同化する数値実験を実施した。得られた結果は,データ同化が土壌表面水分推定を大きく改善することを示した。根圏におけるこの改善は表面層と根圏におけるモデルバイアス誤差に関係した。より深い層においては土壌水分の著しい変化はなかった。これに加えてこのアンサンブルKalmanフィルタは,モデル演算子と観測演算子における非線形処理に優れていた。これはインサイチュ及びリモートセンシングデータ観測値を地表モデルに同化する事に関して実際的で効果的であった。Copyright 2008 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (3件):
分類
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リモートセンシング一般  ,  図形・画像処理一般  ,  土壌調査 
タイトルに関連する用語 (5件):
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