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J-GLOBAL ID：201902252594351715   整理番号：19A2908993

数値天気予報アンサンブルとその場観測の組合せに基づくノルウェーにおける2メートル温度の空間補間【JST・京大機械翻訳】

Spatial interpolation of two-metre temperature over Norway based on the combination of numerical weather prediction ensembles and in situ observations

著者 (4件)： Lussana C. (The Norwegian Meteorological Institute, Oslo, Norway) ,  Seierstad I. A. (The Norwegian Meteorological Institute, Oslo, Norway) ,  Nipen T. N. (The Norwegian Meteorological Institute, Oslo, Norway) ,  Cantarello L. (School of Mathematics, University of Leeds, Leeds, UK)
資料名： Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society  (Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society)
巻： 145  号： 725  ページ： 3626-3643  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0478A  ISSN： 0035-9009  CODEN： QJRMAM  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： ほぼリアルタイムで利用可能な正確な時間毎の2メートル温度グリッド化フィールドは,民間保護やエネルギー生産計画のような多くの応用のための価値ある製品である。数値気象予測アンサンブル(バックグラウンド)とその場観測の組合せから温度の解析アンサンブルを得た。流れ依存空間内挿法のコアでは,局所アンサンブル変換Kalmanフィルタ(LETKF)の解析ステップがある。背景の欠陥を補正するために,スケーリング因子と局在化手順を追加した。各観測はそれ自身の代表性により特徴付けられ,時間的に変化することができる。ここで述べた方法を空間解析のためのアンサンブルに基づく統計的内挿(ENSI)スキームと呼び,ノルウェー気象研究所(METノルウェー)での使用における運用後処理システムに統合した。解析の利点は,1年の期間(2017年7月~2018年7月)にわたって評価され,事例研究は複雑な地形上の挑戦的な状況に対して提示される。ENSIは,観測のみに基づく内挿法より正確な結果を与える。解析アンサンブルは,単一場背景に基づく空間解析よりも不確実性のより有益な表現を提供する。ENSIは,ほぼ50%のバックグラウンドと比較して,解析における大きな予測誤差の数を減少させ,アンサンブルの広がりを減少させ,その精度を増加させる。Copyright 2020 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： 内挿法 ,  予測誤差 ,  事例研究 ,  Kalmanフィルタ ,  不確実性 ,  *数値予報 ,  *天気予報 ,  ノルウェー王国 ,  気象
準シソーラス用語： 空間解析 ,  局在化 ,  LETKF ,  実時間 ,  *空間補間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Kalmanフィルタ ,  ノルウェー ,  数値天気予報アンサンブル ,  空間補間 ,  2メートル温度 ,  気象ステーション

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 数値天気予報 ,  アンサンブル ,  観測 ,  組合せ ,  ノルウェー ,  空間補間