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J-GLOBAL ID：201802226105764537   整理番号：18A1073370

乾燥地域河川流域の複雑地形上のWRFモデルにおけるリモートセンシング降水生成物を用いた4D-VARデータ同化の影響【JST・京大機械翻訳】

Effects of 4D-Var Data Assimilation Using Remote Sensing Precipitation Products in a WRF Model over the Complex Terrain of an Arid Region River Basin

著者 (7件)： Pan Xiaoduo (Key Laboratory of Remote Sensing of Gansu Province, Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China) ,  Pan Xiaoduo (Heihe Remote Sensing Experimental Research Station, Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China) ,  Li Xin (Key Laboratory of Remote Sensing of Gansu Province, Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China) ,  Li Xin (CAS Center for Excellence in Tibetan Plateau Earth Sciences, Beijing 100101, China) ,  Cheng Guodong (Key Laboratory of Remote Sensing of Gansu Province, Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China) ,  Cheng Guodong (Institute of Urban Development, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China) ,  Hong Yang (Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing 10084, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 9  ページ： 963  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 個々に,地上観測,リモートセンシング,および地域気候モデリングは,水文学的予測に必要な高品質降水データ,特に複雑な地形を提供することができない。データ同化技術は,降雨シミュレーションと予測を改善するために,地上観測とリモートセンシング生成物をモデルに同化することによって,観測とモデルの間のギャップを橋渡しするために用いることができる。しかし,衛星検索降水生成物同化研究の小部分のみが,乾燥地域の複雑な地形上で実施されている。ここでは,気象研究と予報(WRF)モデルを用いて,2つの衛星降水生成物(熱帯降雨測定ミッション:TRMM 3B42とFengyun-2D:FY-2D)を,中国北西部の典型的な内陸河川流域に対する4D-Varデータ同化法を用いて,地形が非常に複雑なHeihe川流域である。結果は,リモートセンシング降水生成物の同化が湿度と温度の初期WRF場を改善し,それにより降水予測を改善し,スピンアップ時間を減少させることを示した。したがって,WRF 4D-Varを用いたTRMMとFY-2Dリモートセンシング降水生成物の同化は,数値気象予測モデルの精度とリードタイムを改善するための正のステップと見なすことができる。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  *河川 ,  *リモートセンシング ,  予測 ,  降雨 ,  気象 ,  熱帯 ,  *データ同化 ,  *乾燥地帯 ,  内陸 ,  *降水 ,  *河川流域 ,  湿度 ,  *複雑地形 ,  *流域

著者キーワード (5件)： TRMM ,  FY-2D ,  GPM ,  データ同化 ,  内陸河川流域

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

引用文献 (55件)：

• Immerzeel, W.W.; Rutten, M.M.; Droogers, P. Spatial downscaling of TRMM precipitation using vegetative response on the Iberian Peninsula. Remote Sens. Environ. 2009, 113, 362-370.
• Sorooshian, S.; AghaKouchak, A.; Arkin, P.; Eylander, J.; Foufoula-Georgiou, E.; Harmon, R.; Hendrickx, J.M.; Imam, B.; Kuligowski, R.; Skahill, B. Advanced concepts on remote sensing of precipitation at multiple scales. Bull. Am. Meteorol. Soc. 2011, 92, 1353-1357.
• Alemohammad, S.H.; McLaughlin, D.B.; Entekhabi, D. Quantifying precipitation uncertainty for land data assimilation applications. Mon. Weather Rev. 2015, 143, 3276-3299.
• Ward, E.; Buytaert, W.; Peaver, L.; Wheater, H. Evaluation of precipitation products over complex mountainous terrain: A water resources perspective. Adv. Water Resour. 2011, 34, 1222-1231.
• Sevruk, B.; Ondrás, M.; Chvíla, B. The WMO precipitation measurement intercomparisons. Atmos. Res. 2009, 92, 376-380.

タイトルに関連する用語 (9件)： 乾燥地域 ,  河川流域 ,  複雑地形 ,  WRFモデル ,  リモートセンシング ,  降水 ,  生成物 ,  4D-VAR ,  データ同化