積雪モデルと衛星リモートセンシングによって推定した山岳地方の積雪の空間分布

ASAOKA Yoshihiro; KOMINAMI Yuji

文献

J-GLOBAL ID：201202294665991009 整理番号：12A0238539

積雪モデルと衛星リモートセンシングによって推定した山岳地方の積雪の空間分布

Spatial snowfall distribution in mountainous areas estimated with a snow model and satellite remote sensing

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資料名：
巻： 6 ページ： 1-6 (J-STAGE) 発行年： 2012年
JST資料番号： U0049A ISSN： 1882-3416 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：英語 (EN)

異なった積雪気候学を有する日本の2つ山岳地に対して積雪モデルにSDD(積雪消滅日)の衛星観測を結合した積雪再構築方法を記述した。この方法によって積雪分布と集水域内の積雪に対する地形効果を査定できた。また,再構築した積雪が集水域の積雪水文学に影響する方式を査定できた。観測地点における検証によって積雪モデルと積雪再構築の結合がSWE(積雪水等量)の季節変化を成功的に推測できる事を実証した。日本では,日本海沿岸の山岳地で高度に対する積雪の依存性(高度1000mの増加で積雪量は3倍,Csf=0.002/m),が同じ地方の内陸部(1000m毎に2倍,Csf=0.001/m)に比べてが大きい。更に,再構築した積雪は最大集水域SWEの推測を改良した。再構築した積雪量から推測した最大全SWEは黒部集水域で3.8×10⁸立米で,空間定数Csf=0.001/mの従来法では2.0×10⁸立米であった。結果として,積雪消滅日と集水域融雪の推定を改良した。これらの結果から,上記方法は,特に急峻地形が高度に対する積雪量の大きい増加量を起すので,空間積雪分布の推定に有用である事を示唆した。(翻訳著者抄録)

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雪氷学

引用文献 (25件)：

Asaoka Y, Kazama S, Sawamoto M. 2002. The variation characteristics of snow water resources in a wide area and its geographical and climate dependency. Journal of Japan Society of Hydrology and Water Resources 15: 279–289 (in Japanese).
Asaoka Y, Kominami Y, Takeuchi Y, Daimaru H, Tanaka N. 2007. Estimation of snow water equivalent in wide area based on satellite remote sensing and regional characteristics of the snowmelt rate factor. Journal of Japan Society of Hydrology and Water Resources 20: 519–529 (in Japanese).
Asaoka Y, Toyoda Y, Takeuchi Y. 2010. The effect of the precipitation form discrimination method on river discharge estimation during winter. Annual Journal of Hydraulic Engineering 54: 421–426 (in Japanese).
Duchemin B, Berhelot B, Dedieu G, Leroy M, Maisongrande P. 2002. Normalization of directional effect in 10-day global syntheses derived from VEGETATION/SPOT: II. Validation of an operational method on actual data sets. Remote Sensing of Environment 81: 101–113.
Hirabayashi Y, Kanae S, Motoya K, Masuda K, Döll P. 2008. A 59-year (1948–2006) global meteorological forcing data set for land surface models. Part II: Global snowfall estimation. Hydrological Research Letters 2: 65–69. doi: 10.3178/HRL.2.65.

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