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J-GLOBAL ID：201702269003934403   整理番号：17A1497985

大陸米国上の週1回農業干ばつ予測のためのSMAP,AMSR-EとLAI(葉面積指数)の性能【Powered by NICT】

Performance of SMAP, AMSR-E and LAI for weekly agricultural drought forecasting over continental United States

著者 (7件)： Liu Di (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, HoHai University, Nanjing 210098, Jiangsu, China) ,  Liu Di (Glenn Department of Civil Engineering, Clemson University, 202 Lowry Hall, Clemson, SC 29634, USA) ,  Mishra Ashok K. (Glenn Department of Civil Engineering, Clemson University, 202 Lowry Hall, Clemson, SC 29634, USA) ,  Yu Zhongbo (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, HoHai University, Nanjing 210098, Jiangsu, China) ,  Yang Chuanguo (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, HoHai University, Nanjing 210098, Jiangsu, China) ,  Konapala Goutam (Glenn Department of Civil Engineering, Clemson University, 202 Lowry Hall, Clemson, SC 29634, USA) ,  Vu Tue (Glenn Department of Civil Engineering, Clemson University, 202 Lowry Hall, Clemson, SC 29634, USA)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 553  ページ： 88-104  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,大陸アメリカ(CONUS)に位置するその場観測所のための近実時間農業干ばつ予測のためのその場およびリモートセンシング製品(すなわち,葉面積指数(LAI),AMSR E,SMAP土壌水分検索)の性能を調査するためにサポートベクトルマシン(SVM)とデータ同化(DA)法を適用した。農業干ばつは利用可能な土壌水分と基本的な土壌水パラメータに基づいて導出土壌水分欠乏指数(SWDI)を用いて定量した。入力として限定された気象変数を持つSVMまたはSVMDAは1 2-週リードタイムまで多くのその場観測所でSWDIを予測できることを観察した。単独あるいはSVMへの入力として同時にリモートセンシング製品(すなわち,LAI,AMSR E,SMAP)の添加は,ほとんどのステーションでSWDI予測を改善できることができるSWDIとLAI(および/またはAMSR E,SMAP)との間の強い関係が存在する。このような改善は,いくつかの観測所で2 4-週リードタイムまで持続することができる。しかし効率はリードタイムの増加に伴って減少する傾向があった。LAIとSMAP(AMSR E)の両方の添加は,LAIやSMAP(AMSR E)の独立した添加よりも優れた性能を示した。典型的には,渇水予測の性能は,局地的なスケールで変化する;,地域規模での著者らの知見を一般化することは困難である。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： *農業 ,  渇水 ,  *干ばつ ,  土壌水 ,  *大陸 ,  *予測 ,  リモートセンシング ,  サポートベクトルマシン ,  *アメリカ合衆国 ,  調達期間 ,  *葉面積指数 ,  データ同化
準シソーラス用語： 地域規模 ,  気象変数 ,  土壌水分欠乏 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 土壌水分欠乏指数 ,  データ駆動法 ,  リモートセンシング生成物 ,  データ同化

分類 (3件)： 土壌物理  (FB04030R) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (9件)： 大陸 ,  米国 ,  農業 ,  干ばつ ,  予測 ,  SMAP ,  AMSR-E ,  LAI ,  葉面積指数