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J-GLOBAL ID：201802247087332534   整理番号：18A1726838

晴天条件下のロンドンにおける都市天井計ネットワークを用いた前方モデル化減衰後方散乱の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of forward-modelled attenuated backscatter using an urban ceilometer network in London under clear-sky conditions

著者 (8件)： Warren Elliott (Department of Meteorology, University of Reading, UK) ,  Charlton-Perez Cristina (Met Office, Reading, UK) ,  Kotthaus Simone (Department of Meteorology, University of Reading, UK) ,  Kotthaus Simone (Institut Pierre Simon Laplace (IPSL), France) ,  Lean Humphrey (Met Office, Reading, UK) ,  Ballard Sue (Met Office, Reading, UK) ,  Hopkin Emma (Department of Meteorology, University of Reading, UK) ,  Grimmond Sue (Department of Meteorology, University of Reading, UK)
資料名： Atmospheric Environment  (Atmospheric Environment)
巻： 191  ページ： 532-547  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0382D  ISSN： 1352-2310  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市エーロゾルの数値気象予測(NWP)はますます洗練され,正確である。大きな粒子(例えば降雨,雲液滴)がない場合には,大気エーロゾルに関する情報が,減衰後方散乱(β_o)のプロファイルを測定する単一波長自動ライダーとce計(ALC)から得られる。予測評価とデータ同化のためのALCプロファイル観測の適合性を評価するために,モデル変数を測定量に変換するためにフォワード演算子が必要である。ここでは,エーロゾル前方演算子(aerFO)を開発し,合成減衰後方散乱プロファイル(β_m)を得るために,Met Office NWPデータ(UKV 1.5km)を用いて試験した。エアレーションFOは,水蒸気吸収の影響を計算するために,β_m,プラス空気温度,および圧力を計算するために,バルクエーロゾル質量混合比と相対湿度のプロファイルを入力する必要がある。バルクエーロゾル特性(例えば平均半径と数濃度)を用いて光学特性を推定した。LondonにおけるALCプロファイル観測を用いてβ_mを評価した。波長依存消光増強因子はエーロゾル膨潤による光学的性質の変化を説明する。感度研究によると,エーロゾル質量と約60~80%以上の相対湿度に対して,大気中の非減衰後方散乱は非常に敏感であることが示された。消光効率はエアロゾル成分の選択とALC波長に敏感である。与えられたエーロゾルは境界層動力学に対するトレーサであり,曝気FOの適用は,都市表面パラメタリゼーションスキームの性能と混合層の成長を駆動する能力を評価するのに非常に有用であることが証明されている。UKV内の都市表面スキームの変化の意味を2つの春の事例を用いて調べた。元のスキームに対しては,朝β_mはおそらく,Delid垂直混合のために高すぎる。新しいスキームは,高い朝β_mの持続性を減少させ,表面加熱プロセスの重要性を実証した。12晴天日の5地点におけるプロファイルの解析は,モデル化と測定された近表面減衰後方散乱[β_m-β_o]と表面近傍エーロゾル質量の差の間に正の統計的に有意な関係を示した。これは,近表面減衰後方散乱の誤差がNWPスキームにより推定されたエーロゾル量の誤差に起因することを示唆した。NWPモデルにおける高い相対湿度のケースが除外されるとき,相関は増加する。エーロゾル光学特性に及ぼす影響を示し,結果は,UKVにおける都市域に対する固定されたバルクエーロゾルの使用が再訪問され,ライダー比が制約されなければならないことを示唆した。観測された減衰後方散乱の品質は,モデル評価を実行するために重要であることが実証され,注意深いセンサ操作とデータ処理は,モデル性能について引き出されるべき誤った結論を避けるために不可欠である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *都市 ,  予測 ,  降雨 ,  パラメタリゼーション ,  光学的性質 ,  *晴天 ,  センサ ,  *モデリング ,  相対湿度 ,  境界層 ,  *後方散乱 ,  気温 ,  エアロゾル ,  *モデル ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： エアロゾル ,  ライダ前方演算子 ,  数値天気予測 ,  ALC ,  都市陸面モデル ,  データ同化

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  大気汚染一般  (SB03010B)

タイトルに関連する用語 (8件)： 晴天 ,  ロンドン ,  都市 ,  天井 ,  モデル化 ,  減衰 ,  後方散乱 ,  評価