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J-GLOBAL ID：201802295139533596   整理番号：18A1901310

クラウドソース航空交通管制データによる気象パラメータのモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring Meteorological Parameters with Crowdsourced Air Traffic Control Data

著者 (5件)： Trub Roman ,  Moser Daniel ,  Schafer Matthias ,  Pinheiro Rui ,  Lenders Vincent
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IPSN  ページ： 25-36  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 上層大気条件に関する最新の気象情報は,正確な気象モデリングと予測のために重要である。大気中の気象パラメータを感知する既存の技術は費用がかかり,限られた時間的および空間的センシング分解能しか提供しない。本論文では,高い時間的および空間的分解能と大きな被覆率を達成するための新しい費用効率の良い方法として,クラウド消費の航空交通制御データを提案した。著者らの解法は,航空交通制御目的のために航空機によって連続的に伝送される二次監視レーダモードSとADS-Bトランスポンダ信号を活用する。それは,オープンネットワークにより捕捉された信号,地球規模のセンサネットワーク,航空機から13kmの高度までの1日当たりのトランスポンダメッセージの15+ビリオンを構築する。解読されたデータに基づいて,気温,風速,風向および気圧のような気象条件を推論した。著者らの評価は,著者らのアプローチが,開放型ネットワークによってモニターされたすべての航空機の50%以上のトラックに沿って,高分解能でこれらのパラメータを推定するのに有効であることを実証した。著者らの方法は,0.11°Cの温度,0.09m/sの風速,1.00°の風向,および0.10hPaの平均偏差の空気圧に対する推定を提供し,これらの測定値を数値気象モデルにおける同化に適したものとした。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *航空交通管制 ,  高分解能 ,  *航空輸送 ,  航空機 ,  気象情報 ,  ネットワーク ,  気温 ,  トランスポンダ ,  *気象 ,  気象条件 ,  風速 ,  開放型 ,  風向 ,  センサネットワーク ,  モデリング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  ソース ,  航空交通管制 ,  気象パラメータ ,  モニタリング