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J-GLOBAL ID：201002253845483530   整理番号：10A0005441

衛星リモートセンシングと地上ベース気象学的測定に基づく南部オンタリオの時間地上レベル微粒子(PM_2.5)濃度を予測する半経験式

A semi-empirical model for predicting hourly ground-level fine particulate matter (PM_2.5) concentration in southern Ontario from satellite remote sensing and ground-based meteorological measurements

著者 (2件)： TIAN Jie (Dep. of Geography, Queen’s Univ., Kingston, ON, Canada K7L 2N6) ,  CHEN Dongmei (Dep. of Geography, Queen’s Univ., Kingston, ON, Canada K7L 2N6)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 114  号： 2  ページ： 221-229  発行年： 2010年02月15日 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 半経験式を開発し,地域尺度の衛星オーバーパスと同時発生する地上レベル微粒子(PM_2.5)の時間濃度を予測した。このモデルはModerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)のエーロゾル光学深度(AOD)データを,境界層を特性化した同化パラメータによって補正し更に地上近くの気象条件に応じて正しい値に補正した。カナダ,オントリオ南部で2004年」に集めたデータを用いてこのモデルを構築し検証した。全体として,このモデルは地上レベルPM_2.5濃度変動の65%を説明できた。PM_2.5質量濃度のモデル予測値は実際の観測値と非常に高い相関を示した。このモデルの平均二乗誤差は6.1μg/m³であった。地上レベル温度と相対湿度の導入が,このモデルの予測可能性改善に有意であることが見出された。同化気象場の粗い分解能が,このAOD補正に於ける彼等の価値を制限した。MODIS AODは日次ベースで取得され検証データカバーが不都合な気象条件によって時には非常に制約されることが有るが,地上ベース監視基地情報に加えてこのモデルは補足的PM_2.5濃度情報を得るために費用効果が良い手法を提供した。Copyright 2009 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： データ ,  *リモートセンシング ,  観測 ,  気象学 ,  オンタリオ州 ,  *エアロゾル ,  *大気汚染物質 ,  *超微粒子 ,  *予測モデル ,  *実験式 ,  放射計 ,  モデリング ,  性能評価 ,  同時発生 ,  誤差 ,  *補正 ,  係数 ,  温度依存性 ,  相対湿度 ,  依存性 ,  光学的厚さ ,  *PM2.5
準シソーラス用語： 衛星データ ,  地上観測 ,  オンタリオ ,  *経験式 ,  MODIS ,  平均二乗誤差 ,  補正係数 ,  湿度依存性 ,  光学的深さ

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  分光法と分光計一般  (BD07041Q) ,  粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 衛星リモートセンシング ,  地上 ,  気象学 ,  オンタリオ ,  微粒子 ,  予測 ,  経験式