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J-GLOBAL ID：201702246596952672   整理番号：17A0759704

の衛星及び現場観測からの予測超微粒子濃度【Powered by NICT】

Forecasting ultrafine particle concentrations from satellite and in situ observations

著者 (3件)： Crippa P. (COMET, School of Civil Engineering and Geosciences, Newcastle University, Newcastle Upon Tyne, UK) ,  Castruccio S. (School of Mathematics and Statistics, Newcastle University, Newcastle Upon Tyne, UK) ,  Pryor S. C. (Department of Earth and Atmospheric Sciences, Cornell University, Ithaca, New York, USA)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 122  号： 3  ページ： 1828-1837  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技術と検索における最近の革新は,宇宙からの超微粒子(UFP)濃度を予測するための可能性を提供する。しかし,表面近くのUFP濃度の予測を提供するために衛星観測の使用は,不完全な予測因子値(欠測値による)の高周波,UFP濃度の時間依存性を説明するモデルの欠如,および衛星検索における大きな不確実性により制限される。ここでは,最初の二制限に対処するために設計された新しい統計的アプローチを提案した。UFPの遅延推定とエーロゾルの光学的性質,紫外太陽放射フラックス,微量ガス濃度の同時衛星観測を用いてUFP濃度を推定する期待値最大化アルゴリズムを用いて,衛星観測における欠測値を帰属することである。UFP(外因性入力を持つ自己回帰移動平均モデルを用いて導出した)の得られたモデルは,北アメリカ東部の二地点における濃度の日日変動の51と28%を説明した。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： 北アメリカ ,  光学的性質 ,  大気微量成分 ,  不確実性 ,  リモートセンシング ,  日変化 ,  *その場観察 ,  宇宙空間 ,  放射線束 ,  *予測 ,  エアロゾル ,  時間依存性 ,  *超微粒子
準シソーラス用語： 欠測値 ,  衛星観測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 超微粒子予測 ,  期待値最大化 ,  A RMAX

分類 (1件)： 粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 衛星 ,  現場観測 ,  予測 ,  超微粒子