文献

J-GLOBAL ID：201602213212105678   整理番号：16A0073432

高分解能降水量の衛星検索:概要【Powered by NICT】

Multi-Satellite Retrieval of High Resolution Precipitation: An Overview

著者 (2件)： Guo Ruifang (State Key Lab. of Lake Sci. and Environment,Nanjing Inst. of Geography and Limnology, Chinese Acad. of Sciences, Nanjing) ,  Liu Yuanbo (State Key Lab. of Lake Sci. and Environment,Nanjing Inst. of Geography and Limnology, Chinese Acad. of Sciences, Nanjing)
資料名： Diqiu Kexue Jinzhan  (Diqiu Kexue Jinzhan)
巻： 30  号： 8  ページ： 891-903  発行年： 2015年 
JST資料番号： W0864A  ISSN： 1001-8166  CODEN： DKJIE8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 降水量は,大気プロセスの基本出力フラックスと水文学的プロセスの駆動力である。高度に空間的および時間的変動と降水量の正確な観測は長い水文気象学の分野における挑戦的な科学的目標となってきた。マルチセンサ降水量推定(MPE)は降水量を検索するための主流の傾向である。また,総体的な高精度と高分解能降水量成果品(ホープス)を提供するユニークな方法である。本論文では,MPEの定義と分類を述べ,その歴史の開発と現状を概説した。MPEの開発は1997年に基づいて2部分に分けることができる。グローバルホープスを製造するために一般的に使用されるMPEアルゴリズムは人工神経回路網(PERSIANN)を用いた,遠隔探査情報からTRMM多重衛星降水量解析(TMPA)アルゴリズム,気候予測センターモーフィング(CMORPH)アルゴリズム,降水の全球衛星マッピング(GSMaP)アルゴリズム,海軍研究所混合(ノールブ)アルゴリズムと降水量推定を含んでいる。次に,既存の問題は資産・負債と5のアルゴリズムの精度を比較することを提案した。MPEは2方法論におおまかに分類でき:調整技術(TMPAとノールブ)と,運動ベース技法(CMORPHおよびGSMaP)。調整法は最も長いデータ記録を持っているが,本質的にIR温度と降雨量の間の間接的関係の仮定に依存している。運動ベース技法は,所望の間隔での降雨率を提供することができる。この手法の一つの欠点は,IR画像で検出された雲頂はその下の析出の特徴は異なる速度で移動することができると,降水量が正確に説明されるかもしれないことである。現在,一つのアルゴリズムは任意の領域で最高に動作しない。ホープスアルゴリズムは冬と多様な地形をもつより高い緯度へ移動する場合,一般的に夏の対流状況においてベストな性能発揮をする傾向があるが,かなり低下した。PERSIANNは豪雨(200%)を過剰に見積もる山地における降雨(56%)を低く評価する。他の4ホープスは3~7mm/日(10% ~ 67%)範囲の降雨を過小評価する。今後の発展のために,既存アルゴリズムの分析と提案される進行性および/または新MPEアルゴリズムであろう。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *高分解能 ,  山岳地 ,  降雨量 ,  *降水量 ,  緯度 ,  リモートセンシング ,  水文気象 ,  降雨 ,  *降水 ,  水文学 ,  赤外線画像 ,  アルゴリズム ,  豪雨
準シソーラス用語： 高精度 ,  マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高分解能 ,  降水量 ,  衛星 ,  検索 ,  概要