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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
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)
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