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J-GLOBAL ID：201802275215071453   整理番号：18A1072938

南極東部,Prydz湾に対する衛星ベース海氷航法【JST・京大機械翻訳】

Satellite-Based Sea Ice Navigation for Prydz Bay, East Antarctica

著者 (10件)： Hui Fengming (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Hui Fengming (Joint Center for Global Change Studies, Beijing 100875, China) ,  Zhao Tiancheng (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Li Xinqing (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Shokr Mohammed (Science and Technology Branch, Environment Canada, Toronto, ON M3H5T4, Canada) ,  Heil Petra (Australian Antarctic Division and Antarctic Climate and Ecosystems Cooperative Research Centre, University of Tasmania, Hobart TAS 7001, Australia) ,  Zhao Jiechen (Key Laboratory of Research on Marine Hazards Forecasting (SOA), National Marine Environmental Forecasting Center, Beijing 100081, China) ,  Zhang Lin (Key Laboratory of Research on Marine Hazards Forecasting (SOA), National Marine Environmental Forecasting Center, Beijing 100081, China) ,  Cheng Xiao (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Cheng Xiao (Joint Center for Global Change Studies, Beijing 100875, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 6  ページ： 518  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： 海氷は,極性領域における自然的,論理的,科学的ミッションに悪影響を与える。船舶ナビゲーションは,地域規模と地域規模の両方で,最新の海氷解析から利益を得る。本研究では,遠隔観測と気象データから観測と科学的出力を統合した衛星ベース海氷航法システム(SatSINS)を提示し,海氷被覆水域,特に運用氷情報が通常不足している地域における最適海洋航行経路を開発した。このシステムとその応用を,2011~2013年の南半球春における3つのトリップの間,東南極,Prydz湾を通過する間のRV Xuelongの経路選定を最適化する意思決定プロセスの文脈において提示した。本研究では,海洋ナビゲーションにおけるそれらの運用利用のための科学的に生成されたリモートセンシング氷パラメータを評価した。評価基準は,優先度パラメータの同定,ナビゲーションの必要性に関するそれらの空間-時間的要件,および氷条件の厳しさとの関連におけるそれらの精度のレベルを含む。氷濃度が70%以下のとき,氷の端部を描写し,安全なルートを開発するために,粗分解能氷濃度マップは十分であり,低気圧パターンを調べることから推定される氷動力学は厳しくない。そうでなければ,微細分解能レーダデータは,変形氷を同定し避けるために使用されるべきである。船舶の実際の位置の1日後に遅れる衛星データは,ほとんどの場合に十分であったが,提案した経路は調整しなければならない。SatSINSの有用性を評価するために,提案したルートからの実際のルートの偏差を計算し,標準偏差2.8~6.1kmで165m~16.0kmの範囲であることを見出した。気象観測所からの入力による熱力学モデルを用いて推定されるように,土地-高速氷の成長はシステムの基本的な要素であることが証明されている。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： 低気圧 ,  標準偏差 ,  海洋 ,  分解能 ,  船舶 ,  南半球 ,  最適化 ,  気象データ ,  *南極 ,  リモートセンシング ,  *海氷 ,  春 ,  安全性 ,  航行
準シソーラス用語： 東南極 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 海氷 ,  リモートセンシング ,  船舶航行 ,  南極大陸

分類 (1件)： 海氷  (DC06050C)

引用文献 (30件)：

• Heil, P.; Hutchings, J.K.; Worby, A.P.; Johansson, M.; Launiainen, J.; Haas, C.; Hibler, W.D., III. Tidal forcing on sea-ice drift and deformation in the western weddell sea in early austral summer, 2004. Deep Sea Res. Part II Top. Stud. Oceanogr. 2008, 55, 943-962.
• Comiso, J.C. Variability and trends of the global sea ice cover. In Sea Ice, 2nd ed.; Thomas, D.N., Dieckmann, G.S., Eds.; Wiley-Blackwell: Hoboken, NJ, USA, 2010; pp. 205-246.
• Transport Canada. Arctic Ice Regime Shipping System (AIRSS) Standards; Transport Canada: Ottawa, ON, Canada, 1998; Volume TP 12259E.
• Shokr, M.; Sinha, N. Sea Ice: Physics and Remote Sensing; John Wiley & Sons, Inc.: Hoboken, NJ, USA, 2015; p. 623.
• Kurtz, N.; Markus, T. Satellite observations of antarctic sea ice thickness and volume. J. Geophys. Res. 2012, 117, C08025.

タイトルに関連する用語 (4件)： 南極 ,  衛星 ,  海氷 ,  航法