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J-GLOBAL ID：201702215075384626   整理番号：17A0443134

曇天大気内の放射伝達のモンテカルロシミュレーションのための新しいハイブリッド散乱次依存分散低減法【Powered by NICT】

A novel hybrid scattering order-dependent variance reduction method for Monte Carlo simulations of radiative transfer in cloudy atmosphere

著者 (6件)： Wang Zhen (Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China) ,  Cui Shengcheng (Key Laboratory of Atmospheric Composition and Optical Radiation, Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China) ,  Yang Jun (Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China) ,  Gao Haiyang (Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China) ,  Liu Chao (Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China) ,  Zhang Zhibo (Physics Department, University of Maryland, Baltimore County, Baltimore, MD 21250, USA)
資料名： Journal of Quantitative Spectroscopy & Radiative Transfer  (Journal of Quantitative Spectroscopy & Radiative Transfer)
巻： 189  ページ： 283-302  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0072A  ISSN： 0022-4073  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高前方ピーク散乱位相関数を含む前方向と後方向のいずれモンテカルロ放射伝達シミュレーションの収束速度を加速する新しいハイブリッド散乱順に依存分散低減法を提案した。この方法は散乱次数依存積分方程式において前進性及び後進性放射伝達を統合するだけでなく,広範囲のシミュレーションシナリオにおける分散低減形式を一般化する新しく開発した理論フレームワーク上に構築されている。以前の研究では,分散低減は散乱位相関数前方打切法または標的指向性重要度サンプリング技法を用いて達成した。著者らの方法は,それらの両方を組み合わせたものである。この方法の新しい特徴は,散乱の各次数で位相関数打切りおよび重要度サンプリング法に使用される全ての同調パラメータを散乱順に依存数値評価実験によって自動的に最適化されることである。そのような実験を可能にするために,著者らは,位相関数打切り法のためのリモデリング積分放射伝達カーネルによる新しい散乱次数サンプリングアルゴリズムを提案した。提示された方法は,検証と評価のための著者らの多重スケーリングベース曇天大気放射伝達(MSCART)モデルに実装した。法の主な利点は,桁数値効率と精度秩序間のトレードオフを大幅に向上させることである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 打切 ,  *放射伝達 ,  指向性 ,  最適化 ,  積分方程式 ,  *モンテカルロ法 ,  積分 ,  *散乱
準シソーラス用語： 評価実験 ,  重要度サンプリング ,  次数 ,  収束速度 ,  位相関数 ,  *分散低減 ,  *モンテカルロシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： モンテカルロ法 ,  分散低減 ,  雰囲気 ,  秩序依存性 ,  積分放射伝達 ,  クラウド

分類 (1件)： 放射伝達,放射変調  (BD03080P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 曇天 ,  大気 ,  放射伝達 ,  モンテカルロシミュレーション ,  散乱 ,  分散低減