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J-GLOBAL ID：201902235353993005   整理番号：19A1950774

最初の風力予報改良プロジェクト(WFIP)期間中の風速ランプ事象予報における数値天気予報モデルのスキルに対する追加計装の影響の測定【JST・京大機械翻訳】

Measuring the impact of additional instrumentation on the skill of numerical weather prediction models at forecasting wind ramp events during the first Wind Forecast Improvement Project (WFIP)

著者 (13件)： Akish Elena (Science and Technology Corporation (STC), Boulder, CO) ,  Akish Elena (NOAA/Earth Systems Research Laboratory, Boulder, CO) ,  Akish Elena (University of Colorado/CIRES, Boulder, CO) ,  Bianco Laura (NOAA/Earth Systems Research Laboratory, Boulder, CO) ,  Bianco Laura (University of Colorado/CIRES, Boulder, CO) ,  Djalalova Irina V. (NOAA/Earth Systems Research Laboratory, Boulder, CO) ,  Djalalova Irina V. (University of Colorado/CIRES, Boulder, CO) ,  Wilczak James M. (NOAA/Earth Systems Research Laboratory, Boulder, CO) ,  Olson Joseph B. (NOAA/Earth Systems Research Laboratory, Boulder, CO) ,  Olson Joseph B. (University of Colorado/CIRES, Boulder, CO) ,  Freedman Jeff (AWS Truepower, Albany, NY) ,  Finley Catherine (WindLogics Inc., St. Paul, MN) ,  Cline Joel (DOE/Energy Efficiency and Renewable Energy, Washington, D.C.)
資料名： Wind Energy  (Wind Energy)
巻： 22  号： 9  ページ： 1165-1174  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1120A  ISSN： 1095-4244  CODEN： WIENFO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 最初の風予報改良計画(WFIP)は,DOEとNOAAの2年間の観測,データ同化,および1年の長い野外キャンペーンによるモデリング研究を,風力エネルギー応用のための追加観測の同化によって発生した風予報の精度の改善を実証することを目的とした。本論文では,WFIPの間に開発されたRamp ToolとMetric(RT&M)を適用した結果を示し,13kmグリッド間隔国立海洋と大気局/地球システム研究所(NOAA/ESRL)迅速再生(RAP)モデルのスキルを予測風ランプ事象において測定した。追加観測により生成されたモデルスキルへの影響を測定するために,異なる季節にわたって,6つの別々の7~12日(合計55日間)に対して,制御されたデータ-否定的RAPシミュレーションを実行した。RT&Mは,観測および予測電力の時系列におけるランプイベントを同定し,時間ごとに,最も適切な観測されたランプイベントによる各予測ランプイベントを一致させ,タイミングと振幅誤差の両方を予測する予測モデルのスキルスコアを計算した。ランプイベントのユニークな定義は存在しないので,RT&Mは電力変化(Δp)と時間周期(Δt)値の範囲にわたって統合スキルを計算する。傾斜イベント予報スキルの統計的に有意な改善は,2つの異なる研究地域における特別なWFIPデータの同化を通して見出され,アップランプ対ダウンランプイベントの間のモデルスキルの変化が見出された。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *風速 ,  *数値予報 ,  モデリング ,  風力エネルギー ,  電力 ,  シミュレーション ,  *風力 ,  予測 ,  海洋 ,  データ同化 ,  予測モデル ,  *風 ,  *モデル
準シソーラス用語： 予報スキル ,  スキルスコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： データ同化 ,  予測 ,  ランプイベント

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  送風機,圧縮機,風車  (QD03000U)

タイトルに関連する用語 (10件)： 風力 ,  予報 ,  プロジェクト ,  風速 ,  ランプ ,  事象 ,  数値天気予報 ,  モデル ,  スキル ,  計装