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J-GLOBAL ID:201802238809401922   整理番号:18A0465810

SMAP土壌水分とGOES地表温度データの同化による表面熱流束のマッピング【Powered by NICT】

Mapping Surface Heat Fluxes by Assimilating SMAP Soil Moisture and GOES Land Surface Temperature Data
著者 (4件):
資料名:
巻: 53  号: 12  ページ: 10858-10877  発行年: 2017年 
JST資料番号: B0706A  ISSN: 0043-1397  CODEN: WRERAQ  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)
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表面熱流束は表面エネルギーと水収支において重要な役割を果たしている。in situ測定は費用がかかり,困難であり,大規模フラックスマッピングは,表面不均一性によって妨げられている。以前の研究では,表面熱流束は,二つの重要なパラメータ:中性バルク熱伝達係数(C_HN)と蒸発画分(EF)を決定するために土地表面温度(LST)と土壌水分を同化により推定できることを示した。方法論はハイブリッド粒子同化戦略を用いたデュアルソース(DS)モデルに土壌水分能動受動(SMAP)土壌水分データと静止運用環境衛星(GOES)LSTデータを同化による表面熱流束を推定するために提案される。SMAP土壌水分データは,粒子フィルタ(PF)を用いて同化し,GOES LSTデータは空間的および時間的分解能に大きなギャップを説明するために,より滑らかな(APBS)適応粒子バッチを用いて同化した。方法論は米国南部グレートプレーンズ地域で実行した。in situ観測値に対して評価は土壌水分とLST推定は,同化後の観察と良く一致していることを示唆した。30分(昼間)フラックス推定のためのRMSDは平均HとLEに対して6.3%(8.7%)と31.6%(37%)により還元される。LSTのみと土壌水分のみ同化事例との比較は,粗い分解能にもかかわらず,同化SMAP土壌水分データだけでなく有効であったが,成功しロバスト磁束推定のための重要であることを示唆し,特にモデル推定における不確実性が大きい。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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土壌物理  ,  水文学一般 

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