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J-GLOBAL ID：201702290045204321   整理番号：17A1831740

改良された誤差成分法を用いた中央アジア上の衛星降水量推定の系統的評価【Powered by NICT】

Systematical Evaluation of Satellite Precipitation Estimates Over Central Asia Using an Improved Error-Component Procedure

著者 (20件)： Guo Hao (State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi, China) ,  Guo Hao (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Guo Hao (Department of Geography, Ghent University, Ghent, Belgium) ,  Guo Hao (Sino-Belgian Joint Laboratory of Geo-information, Ghent, Belgium) ,  Guo Hao (Sino-Belgian Joint Laboratory of Geo-information, Urumqi, China) ,  Bao Anming (State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi, China) ,  Bao Anming (Sino-Belgian Joint Laboratory of Geo-information, Ghent, Belgium) ,  Bao Anming (Sino-Belgian Joint Laboratory of Geo-information, Urumqi, China) ,  Ndayisaba Felix (State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi, China) ,  Ndayisaba Felix (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Ndayisaba Felix (Faculty of Environmental Sciences, University of Lay Adventists of Kigali, Kigali, Rwanda) ,  Liu Tie (State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi, China) ,  Liu Tie (Sino-Belgian Joint Laboratory of Geo-information, Ghent, Belgium) ,  Liu Tie (Sino-Belgian Joint Laboratory of Geo-information, Urumqi, China) ,  Kurban Alishir (State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi, China) ,  Kurban Alishir (Sino-Belgian Joint Laboratory of Geo-information, Ghent, Belgium) ,  Kurban Alishir (Sino-Belgian Joint Laboratory of Geo-information, Urumqi, China) ,  De Maeyer Philippe (Department of Geography, Ghent University, Ghent, Belgium) ,  De Maeyer Philippe (Sino-Belgian Joint Laboratory of Geo-information, Ghent, Belgium) ,  De Maeyer Philippe (Sino-Belgian Joint Laboratory of Geo-information, Urumqi, China)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 122  号： 20  ページ： 10,906-10,927  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： 衛星降水量推定値(SPE)は,特にin situ観測は限られまたは利用できない,中央アジアのように地域のための種々の応用のための重要な代替降水源を提供する。本研究では,リモートセンシング画像を用いた人工ニューラルネットワークからの四種の異なるアルゴリズム,すなわち,Tropical Rainfall Measuring Mission Multisatellite Precipitation Analysis3B42,気候予測センターモーフィング技法(CMORPH),全球衛星マッピング析出(GSMaP),及び降水量推定に基づく八SPEは,降水発生と大きさを捕捉するそれらの性能に関して中央アジアより改良された評価システムを用いて評価した。衛星のみと計器補正を両バージョンは2001年6月から2006年5月に対するゲージ格子基準に対して評価した。主要結果は,全てのSPEは,冬と夏の両方で大きな過大評価/過小評価をもつ山岳降水量を推定する正確に問題を抱えていることを示した。冬には,CMORPH生成物は氷/雪に覆われた領域上でのイベントを捉えることに失敗する。夏には,正のヒットバイアスと降水見逃されたにより支配される大きな過大推定は北部中央アジアにおける全ての生成物を見出した。興味深いことに,3B42とCMORPH生成物は湖地域で大きな誤警報率(90%まで)であり,冬より夏でより顕著であることを示した。全生成物に存在し,特に見逃し誤差とヒット誤差二主要誤差であった高高度領域(>3,000 m)の有意な標高依存誤差。衛星唯一の生成物は大きな系統誤差とランダム誤差を有し,一方,計器補正を生成物はランダム誤差を削減する重大な改善を実証した。一般に,計器補正をGSMaPは種々の誤差を減少することにおいて良好な技能と他のものより良い性能を示した。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： その場観察 ,  アルゴリズム ,  *中央アジア ,  *降水量 ,  山岳 ,  *降水 ,  推定量 ,  ニューラルネットワーク ,  系統誤差
準シソーラス用語： ランダム誤差 ,  標高 ,  湖 ,  雪 ,  全球降水マップ ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 衛星ベース降水量評価 ,  誤差成分 ,  中央アジア

分類 (2件)： 土壌物理  (FB04030R) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 誤差 ,  中央アジア ,  衛星 ,  降水量 ,  推定 ,  系統 ,  評価