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J-GLOBAL ID:201902217700639769   整理番号:19A2272435

中国における天山山脈上のGPM MERG降水データの修正【JST・京大機械翻訳】

Correcting GPM IMERG precipitation data over the Tianshan Mountains in China
著者 (8件):
資料名:
巻: 575  ページ: 1239-1252  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)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ポイントスケールのゲージ観測は固有の限界を持ち,ゲージの捕捉と複雑な地形による高山地域の降水の空間的および時間的分布を研究することを困難にしている。地球規模降水量測定(GPM)ミッションは,山岳地域における有望な代替データ源である新世代衛星降水生成物を提供する。しかし,衛星データの適用に先立ち,品質評価とバイアス補正を行うべきである。本研究において,中国におけるTianshan山地の上の1000以上の自動気象観測点(AWSs)から構成される高密度地上局ネットワークを,GPM(IMERG)製品のための統合多衛星検索のバイアス補正のために使用した。最初に,普遍的クリギング内挿法を用いて,IMERGを0.1°から500mにダウンスケールし,ゲージ観測と比較した。次に,この領域上のダウンスケールIMERG降水データを,段階的回帰(STEP)と地理的加重回帰(GWR)の2つの方法によって修正した。両方の方法は,降雨と強い関係を持つ様々な地形因子と植生指数に関して確立される。結果は,(1)GWRが従来のSTEP法と同様に元のIMERGより優れていることを示した。(2)元のIMERGは,平野領域(1000m未満)において最高の性能を示し,一方,最良の補正効果は,中間および低高度領域(1000~1500m)において見出された。(3)GWRモデルの性能は,山岳地帯における利用可能な訓練ステーションの数に大きく依存する。全体として,本研究で示された方法と結果は,少ない地上観測による山岳地帯における衛星降水データの補正に対する洞察を提供する。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 
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