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J-GLOBAL ID：202302260872674207   整理番号：23A0543795

ひまわり標準データの赤外バンドを用いたX-band MPレーダ反射因子の推定法

PROPOSAL FOR ESTIMATION METHOD FOR X-BAND MP RADAR REFRECTIVITY USING THE INFRARED BANDS OF THE HIMAWARI STANDARD DATA

著者 (3件)： 藤本寛生 (中央大学大学院 理工学研究科 都市人間環境学専攻) ,  吉見和紘 (富山県立大学 工学部 環境・社会基盤工学科) ,  手計太一 (中央大学 理工学部 都市環境学科)
資料名： 土木学会論文集 B1(水工学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering) (Web))
巻： 78  号： 2  ページ： I_901-I_906(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0103B  ISSN： 2185-467X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 途上国を中心とした衛星プロダクトの活用は,水害への対策だけではなく公共の福利への重要な役割を果たすと期待されている.本研究では,衛星プロダクトから定量的な降水強度を推定することを最終的な目的とし,ひまわり標準データにおける複数の赤外バンドの輝度温度からX-band MPレーダ反射因子を推定する手法を新たに提案し,各バンド帯で比較した.提案する手法は次のとおりである.(1)大量の格子点データを用い,雲域判定 (2)確率的マッチング法による再分布 (3)最適化した数理モデルを用いてレーダ反射因子を推定,である.さらに推定したレーダ反射因子からZ-R関係式を用いて降水強度を算出した.その結果,赤外バンドの3.9μmの波長域を使用して推定したレーダ反射因子から算出した降水強度は,全国合成レーダーGPVの降水強度と比較して二乗平均平方根誤差(RMSE)は5.44mm/hであり,平均絶対誤差(MAE)は2.82mm/hであった.以上から,ひまわり標準データにおける3.9μmの波長域を利用した降水量の推定可能性が他の波長域から推定する場合と比べて相対的に高いことがわかった.(著者抄録)

シソーラス用語： *降水強度 ,  降水量 ,  因子 ,  *赤外バンド ,  *気象衛星 ,  輝度温度 ,  データ
準シソーラス用語： *レーダ反射因子

著者キーワード (4件)： Himawari Standard Data ,  Brightness Temperature ,  X-band MP Radar ,  Radar Refrectivity

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  気象学一般  (DC05010D)

引用文献 (12件)：

• 1) Mohammed et al. : Improved Hydrological Decision Support System for the Lower Mekong River Basin Using Satelite-Based Earth Observations, remote sensing, Vol. 10, Issue6, 2018
• 2) WMO Satellite Status: https://space.oscar.wmo.int/satellitestatuses/status, (2021/12/1閲覧)
• 3) Gilberto A. Vicente, Roderick A. Scofield, W. Paul Menzel:The Operational GOES Infrared Rainfall Estimation Technique, American Meteorological Society, Vol. 79, No. 9, pp. 1883-1898, 1998
• 4) Yang Hong, Kuo-Lin Hsu, Soroosh Sooshian, Xiaogang Gao : Precipitation Estimation from Remotely Sensed Imagery Using an Artificial Neural Network Cloud Classification System, JOURNAL OF APPLIED METEOROLOGY, Vol. 43, Issue 12, 2004
• 5) Yumeng Tao, Kuolin Hsu, Alexander Ihler, Xiaogang Gao, Soroosh Sorooshian : A two stage deep neural network framework for precipitation estimation from Bispectral satellite information. J. Hydrometeor., 19, 393-408, 2004

タイトルに関連する用語 (6件)： ひまわり ,  標準データ ,  赤外バンド ,  MPレーダ ,  反射因子 ,  推定法