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J-GLOBAL ID：201702221616122680   整理番号：17A0830679

アジア塵あい嵐のための結合した気象エーロゾルデータ同化による増分解析にOMIエアロゾル光学的深さの影響【Powered by NICT】

Impact of the OMI aerosol optical depth on analysis increments through coupled meteorology-aerosol data assimilation for an Asian dust storm

著者 (10件)： Lee Ebony (Department of Climate and Energy Systems Engineering, Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea) ,  Lee Ebony (Severe Storm Research Center, Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea) ,  Lee Ebony (Center for Climate/Environment Change Prediction Research, Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea) ,  Zupanski Milija (Department of Climate and Energy Systems Engineering, Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea) ,  Zupanski Milija (Cooperative Institute for Research in the Atmosphere, Colorado State University, Fort Collins, CO, USA) ,  Zupanski Dusanka (Zupanski Consulting, LLC, Fort Collins, CO, USA) ,  Park Seon Ki (Department of Climate and Energy Systems Engineering, Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea) ,  Park Seon Ki (Severe Storm Research Center, Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea) ,  Park Seon Ki (Center for Climate/Environment Change Prediction Research, Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea) ,  Park Seon Ki (Department of Environmental Science and Engineering, Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 193  ページ： 38-53  発行年： 2017年 
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： 本研究では,塵あい嵐の予報を改善するための結合した気象エーロゾルデータ同化(DA)を使用することの可能性を調べた。ハイブリッド変分法アンサンブルDAシステム最大尤度アンサンブルフィルタ(MLEF)と結合した気象-化学モデル(WRF-Chem)を接続した。システムが強く結合した,気象およびエーロゾル制御変数間の交差共分散はDAで使用されているという意味である。実験は2011年5月13日に朝鮮半島で発生した,気象とエーロゾル両方の観測を同化によるアジアダストストーム事例について実施した。気象観測を従来の方法及びマイクロ波湿度サウンダ(MHS)衛星放射輝度を含むが,エアロゾル観測オゾンモニタリング装置(OMI)からの500nmでのエーロゾル光学的深さ(AOD)を含んでいた。制御実験(CTNL)では,気象観測のみを同化した。AODDA実験では,AODと気象的観測を同化した。DAの制御変数は気象とエーロゾルの両方を含んでいる。著者らの結果は,気象観測を部分的にエーロゾル初期条件及びその逆の変化に寄与し,観測の交差成分影響を示唆し,結合したDAの観測の有用性を改善できることを示した。予測比較は,DAの24時間後AOD観測値に対する常に改良された適合を示した。さらに,AODDA予測24時間エーロゾルの不確実性は,局所領域で有意に減少した-平方根予測誤差共分散の観点から~81.4%革新の観点から~21.6%まで,まで。これらの結果は,強く結合した気象-化学モデル化システムを用いたアンサンブルDAの将来の応用のために有望なものであった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： オゾン ,  *エアロゾル ,  予測 ,  マイクロ波 ,  変分法 ,  *アジア ,  監視装置 ,  共分散 ,  *データ同化 ,  不確実性 ,  湿度 ,  *塵埃 ,  放射輝度 ,  *気象 ,  気象観測

著者キーワード (6件)： アジア塵あい嵐 ,  エーロゾル光学的深さ ,  データ同化 ,  最尤アンサンブルフィルタ ,  WRF-Chem ,  強結合

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (9件)： アジア ,  塵あい ,  嵐 ,  気象 ,  エーロゾル ,  データ同化 ,  増分解析 ,  OMI ,  エアロゾル光学的深さ