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J-GLOBAL ID：201902223834542559   整理番号：19A1350342

Bothnian海の海況モニタリングの新しい一部としてのArgo Floats【JST・京大機械翻訳】

Argo Floats as a Novel Part of the Monitoring the Hydrography of the Bothnian Sea

著者 (6件)： Haavisto Noora (Department of Marine Research, Finnish Meteorological Institute, Helsinki, Finland) ,  Tuomi Laura (Department of Marine Research, Finnish Meteorological Institute, Helsinki, Finland) ,  Roiha Petra (Department of Marine Research, Finnish Meteorological Institute, Helsinki, Finland) ,  Siiriae Simo-Matti (Department of Marine Research, Finnish Meteorological Institute, Helsinki, Finland) ,  Alenius Pekka (Department of Marine Research, Finnish Meteorological Institute, Helsinki, Finland) ,  Purokoski Tero (Department of Observation Services, Finnish Meteorological Institute, Helsinki, Finland)
資料名： Frontiers in Marine Science (Web)  (Frontiers in Marine Science (Web))
巻： 5  ページ： 324  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7076A  ISSN： 2296-7745  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： Bothian海(2012-2017)における最初の6年間の運転の間に,Argoフロートによって収集されたデータに基づいて,Bothian海におけるハイドログラフィーの評価を行った。既存の監視データに関連するArgoデータの付加価値を評価した。Argoフロートの最適使用とプロファイリング頻度も評価し,プロファイルの水平と垂直被覆率を評価した。現在,海底衝突を避けるために使用される利用可能な測深データの低分解能のために,センサ設計による表面からの4mのデータと底部からの数mを失う。フロートデータからの平均毎月の温度と塩分は表面に近く,塩分濃度は文献で与えられた境界内にあったが,いくつかの変動は冬季プロファイルの不足により失われた。Argoデータの時間的範囲は船舶監視のそれよりはるかに良いが,しかし,いくつかの空間的変動性は,フロートがBothian海の100m以上の深い領域に閉じ込められているので失われる。気象予報に従ってフロートのプロファイリング頻度を調整する可能性を成功裏に実証し,研究容器で到達できない嵐と他の短期現象からの測定を得るための実行可能な方法を見出した。最初の6年間の運転により,ArgoフロートはBothnian海の挑戦的な条件で成功裏に運転でき,それらは監視ネットワークへの優れた追加であることが示された。盆地に広がった複数のフロートによって,著者らは,水理学的条件の一般的知識を増加させることができ,しばしば,高い風イベントと他の総観規模イベントの間の侵入と混合に関連する興味あるデータを得ることができる。Copyright 2019 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： 総観規模 ,  海底 ,  フロート ,  *海況 ,  センサ ,  風 ,  船舶 ,  *海洋 ,  塩分 ,  盆地 ,  測深 ,  冬
準シソーラス用語： プロファイリング ,  Argoフロート ,  *Argo計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ボトニアン海 ,  ハイドログラフィー ,  Argo Floats ,  バルト海 ,  モニタリング ,  機器

分類 (5件)： 動物に対する影響  (EE05040R) ,  海洋汚濁  (SB02040B) ,  異種生物間相互作用  (EE01050A) ,  個体群生態学  (EE03030S) ,  微生物の生態  (EG03040J)

引用文献 (28件)：

• Alenius P., Tikka K., Lips U., Tuomi L., Purokoski T., Roiha P., et al. (2018). "Euro-Argo in work and new potential of gliders in the Baltic Sea BOOS," in Operational Oceanography serving Sustainable Marine Development. Proceedings of the Eight EuroGOOS International Conference, eds Buch E., Fernández V., Eparkhina D., Gorringe P., Nolan G. (Bergen), 143-148.
• Argo (2000). Argo Float Data and Metadata From Global Data Assembly Centre (Argo GDAC). SEANOE.
• Argo Data Management Team (2017). Argo User's Manual V3.2. http://doi.org/10.13155/29825
• Axell L., Liu Y. (2016). Application of 3-d ensemble variational data assimilation to a baltic sea reanalysis 1989-2013. Tellus A Dynam. Meteorol. Oceanogr. 68:24220. doi: 10.3402/tellusa.v68.24220
• Beszczynska Möller A., Woodgate R., Lee C., Melling H., Karcher M. (2011). A synthesis of exchanges through the main oceanic gateways to the Arctic Ocean. Oceanography 24, 82-99. doi: 10.5670/oceanog.2011.59

タイトルに関連する用語 (3件)： 海況 ,  モニタリング ,  Argo