Bayesインバージョンアプローチによる衛星土壌水分由来降雨による近実時間衛星降雨プロダクトの補完【JST・京大機械翻訳】

Massari Christian; Maggioni Viviana; Barbetta Silvia; Brocca Luca; Ciabatta Luca; Camici Stefania; Moramarco Tommaso; Coccia Gabriele; Todini Ezio

文献

J-GLOBAL ID：201902213325591186 整理番号：19A1418269

Bayesインバージョンアプローチによる衛星土壌水分由来降雨による近実時間衛星降雨プロダクトの補完【JST・京大機械翻訳】

Complementing near-real time satellite rainfall products with satellite soil moisture-derived rainfall through a Bayesian Inversion approach

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資料名：
巻： 573 ページ： 341-351 発行年： 2019年
JST資料番号： C0584A ISSN： 0022-1694 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

本研究では,衛星土壌水分観測から得られた降雨データセットを用いて,衛星降水生成物を補完するためにBayesianベースのモデル条件付きプロセッサ(MCP)を用いる可能性を調べた。BayesインバージョンアプローチであるMCP-は,リアルタイム洪水予測をサポートするための水位と排出量の予測不確実性推定のために最初に開発された。ここでは,TRMM多衛星降水解析実時間積v7.0(3B42RT)と土壌水分ベース降雨生成物SM2RAIN-CCIから得られた複数衛星降水量推定に関する確率分布条件を提供するために,降水量に初めて適用した。MCPにおいて,3B42RTとSM2RAIN-CCIは,「真の」降雨(予測子)についての事前情報(予測子)を表し,Bayes定理によってそのリアルタイム事後確率的推定を提供するために使用される。MCPは,1日/0.25度の時間/空間スケールで6年間(2010~2015)のイタリアを横断して試験された。結果は,提案した方法論が,中央値バイアス,ランダム誤差およびカテゴリースコアの両方に関して,3B42RT(その成功したIMERG-早期ラン)およびSM2RAIN-CCIよりも優れている降雨推定を提供することを示した。本研究は,衛星土壌水分由来降雨が最先端の衛星降水生成物を改善するための価値ある情報を提供し,水資源管理と大規模洪水予測応用に対してより魅力的であることを確認した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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水文学一般 , 流出解析 , 気象学一般

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