Fourier変換と反転に基づくダウンスケーリングデータのための一般化された定式化:Max Planck研究所エーロゾル気候学データへの数学的理論的根拠と応用【Powered by NICT】

Zhang Taiping; Stackhouse Paul W.; Gupta Shashi K.; Cox Stephen J.; Mikovitz J. Colleen

文献

J-GLOBAL ID：201702283836778259 整理番号：17A0400161

Fourier変換と反転に基づくダウンスケーリングデータのための一般化された定式化:Max Planck研究所エーロゾル気候学データへの数学的理論的根拠と応用【Powered by NICT】

A generalized formulation for downscaling data based on Fourier Transform and inversion: Mathematical rationale and application to the Max-Planck-Institute aerosol climatology data

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=17A0400161&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A0400161&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=H0072A") }}

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
巻： 188 ページ： 176-180 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)

微細に粗い時間分解能からの時系列データをダウンスケールする,典型的な例は,日平均への月平均値から必要性。この場合,誘導された日平均は気候条件および大気モデルの入力として使用したモデルの結果は,毎日の時間スケールで変動を示し,1か月次の開始への末端から急激な変化なしに元のデータセットの月平均を保持している可能性がある。仮定,自由パラメータと連立方程式の解を必要とするしばしば開発されてきた種々の方法。ここでは,月平均の任意数の系列からの日平均を直接計算に用いることができるように,Fourier変換と反転による一般化された定式化を導出した。定式化は,粗い時間分解能を微細にに用いることができる。得られた結果から,元のデータはほとんど同様に回復することができた。実際の応用として,1860年から2100年まで年間18短波バンドと12長波バンドの月平均エーロゾル特性を提供するMACν1エーロゾル気候学の日常対応物を導出するためにこの方法を用いた。導いた日平均は,NASA GEWEX SRBプロジェクトの短波及び長波アルゴリズムの入力として使用する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

, , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： , , ,

気象学一般 , 無機化合物の赤外・Ramanスペクトル(分子) , 対流圏・成層圏の地球化学

, , , , , , , , , , ,

前のページに戻る