文献
J-GLOBAL ID:202102248690610512
整理番号:21A2948955
可降水量の取得におけるデータ同化とデータ融合アプローチを用いた性能の比較:アメリカ西部地域の事例研究【JST・京大機械翻訳】
Comparisons of Performance Using Data Assimilation and Data Fusion Approaches in Acquiring Precipitable Water Vapor: A Case Study of a Western United States of America Area
著者 (6件):
Xiong Zhaohui
(School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
,
Xiong Zhaohui
(Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China)
,
Sang Jizhang
(School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
,
Sun Xiaogong
(Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China)
,
Zhang Bao
(School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
,
Li Junyu
(School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
資料名:
Water (Web)
(Water (Web))
巻:
12
号:
10
ページ:
2943
発行年:
2020年
JST資料番号:
U7295A
ISSN:
2073-4441
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
スイス (CHE)
言語:
英語 (EN)