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J-GLOBAL ID：201702232908315425   整理番号：17A1168449

レーダ定量的降水量推定のための地形-べースの重み付きランダムフォレスト法【Powered by NICT】

A terrain-based weighted random forests method for radar quantitative precipitation estimation

著者 (7件)： Yang Xuebing (Research Centre of Precision Sensing and Control, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yang Xuebing (School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Kuang Qiuming (Research Centre of Precision Sensing and Control, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Kuang Qiuming (School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Wensheng (Research Centre of Precision Sensing and Control, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Wensheng (School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Guoping (Public Meteorological Service Centre, China Meteorological Administration, Beijing, China)
資料名： Meteorological Applications  (Meteorological Applications)
巻： 24  号： 3  ページ： 404-414  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2130A  ISSN： 1350-4827  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： 気象レーダは,中国と他の多くの国における定量的降水量推定(QPE)に広く使用されているが,レーダQPEの性能は不満足なものである。不正確なレーダQPEの主な理由は,従来のZ-R関係の適用である。本研究では反射率(VPR)の全垂直プロファイルを考慮し,降雨強度にVPRを変換する新しい関係を開発した。新しい関係を提案した地形-べースの重み付きランダムフォレスト(TWRF)法により求めた。TWRF手法は,特徴としての21レベル一定高度計画位置指示反射率(1~18km)を考える。法は二つの部分から構成されている:第一は地形に基づくサブ領域を得ることである,二番目は特徴と降雨強度間の相関係数に基づく計算特徴量による古典的ランダムフォレスト法を洗練することである。TWRF法に基づくレーダQPEは中国,杭州におけるレーダの45 100km範囲内で試験し,2014の降雨事象であった。提案した方法は,Z-R関係と古典的ランダムフォレスト法の検証スコアの改善された性能を示した。全VPRと地形-べースの研究の使用は,この例で効果的であることが証明された。実験結果は,提案したTWRF法は,雨量計の独立したネットワークと比較してレーダQPEの精度を改善できることを示す。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： 降雨 ,  気象レーダ ,  相関係数 ,  *降水量 ,  中華人民共和国 ,  *レーダ ,  雨量計 ,  反射率 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： スコア ,  杭州市 ,  特徴量 ,  降雨強度 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： レーダQPE ,  VPR ,  降雨推定 ,  ランダムフォレスト

分類 (1件)： 気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (6件)： レーダ ,  定量 ,  降水量 ,  推定 ,  地形 ,  ランダムフォレスト法