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J-GLOBAL ID：201702212569796900   整理番号：17A0884586

太陽-天空放射計観測の地上設置リモートセンシング測定からの大気エーロゾル組成の推定【Powered by NICT】

Estimation of atmospheric aerosol composition from ground-based remote sensing measurements of Sun-sky radiometer

著者 (12件)： Xie Y. S. (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Z. Q. (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Y. X. (College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Y. (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li D. H. (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li K. T. (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Xu H. (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Y. (College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Y. Q. (College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen X. F. (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Schauer J. J. (Environmental Chemistry and Technology Program, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin, USA) ,  Bergin M. (Civil and Environmental Engineering, Duke University, Durham, North Carolina, USA)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 122  号： 1  ページ： 498-518  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0294B  ISSN： 2169-897X  CODEN： JGREA2  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： リモートセンシングはエーロゾル負荷情報を提供するが,気候と大気質モデル検証を扱うため,はエーロゾル組成情報を得るために付加的なニーズがある。本研究では,包括的なエーロゾル組成モデルは,黒色炭素(BC),褐色炭素(BrC),鉱物ダスト(DU),粒子状有機物,硫酸アンモニウム(AS),海塩及びエーロゾル水分吸収を定量化するために確立した。エーロゾル成分の順方向モデリング,微物理パラメータ(実数および虚数屈折率,微細と粗大モードの体積分率比,および球形度)と吸湿成長モデルを開発し,成分を推定する最適化方式を提案した。入力パラメータによる不確実性も評価した。,北京,Huairouにおけるキャンペーン中に得られたSun sky放射計測定と気象データをエーロゾル成分,同期in situ化学測定と比較してさらにを推定するため処理した。結果は遠隔推定と測定成分(例えば,BC,BrC,ASおよびPM_2~約0.8 0.9にある相関係数)の間の一般的に良好な整合性を示した。モデルと観測された微物理パラメータ間の比較は良好な一致を示し,球形度を除いて,このパラメータの高い不確実性に起因すると思われる。感度研究は,BCとBrCである虚数屈折率に非常に敏感であることを示したが,DUは体積と球形度の両方に強く相関している。球状不確実性は有意に減少したとき組成検索の性能が改善されることが期待される。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不確実性 ,  相関係数 ,  カーボンブラック ,  屈折率 ,  硫酸アンモニウム ,  *エアロゾル ,  最適化 ,  微物理 ,  気象データ ,  気候 ,  風塵 ,  *リモートセンシング ,  海塩 ,  *大気エアロゾル ,  コミュニティマルチスケール大気質モデル ,  改変
準シソーラス用語： CMAQ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エーロゾル成分 ,  リモートセンシング ,  屈折率 ,  真球度 ,  検索

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 太陽 ,  天空放射計 ,  観測 ,  地上 ,  リモートセンシング ,  大気エーロゾル ,  組成 ,  推定