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J-GLOBAL ID：201702228828767756   整理番号：17A0914811

衛星観測による海面水温推定と多忠実度Gauss過程回帰を用いたその場測定【Powered by NICT】

Sea Surface Temperature estimation from satellite observations and in-situ measurements using multifidelity Gaussian Process regression

著者 (4件)： Prempraneerach P. (Mechanical Engineering Department, Rajamangala University of Technology Thanyaburi, Pathumthani, Thailand 12110) ,  Perdikaris P. (MIT Sea Grant College Program, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA 02138) ,  Karniadakis G.E. (MIT Sea Grant College Program, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA 02138) ,  Chryssostomidis C. (MIT Sea Grant College Program, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA 02138)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAMT  ページ： 28-33  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 監視海洋酸性化(OA)はボストン港とマサチューセッツ湾地域のような健康な漁業と海洋生態系にとって非常に重要である,特に沿岸地域である。この問題は,ニューイングランド沿岸水域のいわゆる減少「緩衝能」に関連してこの領域で特に悪化した海表面温度(SST)は著しいOA指標の一つである。が,広大な地域の正確なその場データ収集は非常に高価な毎日の衛星観測は,海岸地域に沿った粗い情報のみを提供した。この目的のために,SST場の最良推定と不確実性限界はGauss過程回帰(GPR)を用いたデータ融合から得ることができる。単一および多重忠実度GPRを用いて,沿岸データの信頼限界を確立することができ,さらに衛星観測とその場測定を統合した包括的な多重忠実度モニタリング戦略を設計することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 水域 ,  マサチューセッツ州 ,  不確実性 ,  沿岸地区 ,  *海面水温 ,  データ融合 ,  港湾 ,  データ収集 ,  漁業 ,  沿岸 ,  海岸
準シソーラス用語： 海洋生態系 ,  *現場測定 ,  *Gauss過程回帰 ,  *衛星観測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 海洋汚濁  (SB02040B) ,  自然保護  (SB06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 衛星観測 ,  海面水温 ,  推定 ,  忠実度 ,  Gauss過程回帰 ,  その場測定