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J-GLOBAL ID：201802211783040953   整理番号：18A1404028

PythonのFY-2G定量業務製品自動可視化への応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Python to Automatic Visualization of Quantitative Operational Products of Geostationary Meteorological Satellite (FY-2G)

著者 (6件)： Gao Dawei (浙江省气候中心,杭州,310017) ,  Yu Zhenyan (浙江省气候中心,杭州,310017) ,  Yao Yiping (浙江省气候中心,杭州,310017) ,  Liu Miao (浙江省气候中心,杭州,310017) ,  Chen Lian (浙江省气候中心,杭州,310017) ,  Li Zhengquan (浙江省气候中心,杭州,310017)
資料名： Qixiang Keji  (Qixiang Keji)
巻： 46  号： 1  ページ： 43-50  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3179A  ISSN： 1671-6345  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Python言語を用いて、毎日CMACastが発した最新の風雲二号G星(FY-2G)雲導風(AMV)と射出長波放射(OLR)の2つの定量業務製品のリアルタイム自動復号化と可視化図を実現させた。結果により、両者は一致を示した。すべてのAMVファイルの風ベクトルデータを示す前提で、本論文の可視化製品は現在版SWAPより、より緻密で均一であり、重複現象がない。本研究の方法を利用して、風雲二号衛星の定量製品の可視化に自動化と視覚美観の特徴があり、基層気象部門の業務に普及する価値がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  風 ,  *可視化 ,  自動化 ,  復号化 ,  気象
準シソーラス用語： ベクトルデータ ,  実時間 ,  射出 ,  *Python , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： FY-2G ,  Python ,  AMV ,  OLR ,  visualization ,  Gouraud shading

分類 (1件)： 大規模擾乱,台風,大気重力波  (DC05070R)

タイトルに関連する用語 (5件)： Python ,  定量 ,  業務 ,  可視化 ,  応用