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J-GLOBAL ID:202002212030993496   整理番号:20A0448267

可視性データを用いたエアロゾル光学深度検索のレビュー【JST・京大機械翻訳】

Review of aerosol optical depth retrieval using visibility data
著者 (5件):
資料名:
巻: 200  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: B0834A  ISSN: 0012-8252  CODEN: ESREA  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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エーロゾルの地上と衛星観測の両方は,長期的で広いカバーデータが短い。可視度データによって検索されたエーロゾル光学的深さ(AOD)は,部分的に長期のエーロゾル観測データの欠如を作ることができる。本論文は,最近の数十年における検索方法の原理と進歩を要約した。Koschmiederは,最初に,昼間の可視性の概念と水平視覚範囲と大気の光学的深さの間の経験的変換式を提案したので,大気スケール高さ,人間の目の閾値,大気分子のRayleigh係数,水蒸気条件などの因子を考慮した多くの研究者によって,検索方法を徐々に改良した。検索された結果の空間的および時間的特性は,高いAODが大規模な砂および塵埃地域,中央ヨーロッパ,西アフリカ,南東北アメリカおよび中国南東部に分布しており,これらの地域におけるAODは最近数十年増加し続けていることを示している。異なる期間と地域における検索されたAODと関連衛星AODの間の比較は,検索方法の精度をよく確認した。しかし,訪問性検索されたAODの要約と議論は,まだ改善されなければならない多くの欠陥があることを示している。本論文は,自動観測,水蒸気の影響,エアロゾル粒子の鉛直分布,衛星データを用いた検索結果の補正,パラメータの最適解,および検索アルゴリズムにおけるモデルシミュレーションを通した改良を用いて,可視度データ修正可視度データの一貫性から,検索方法を改善する方法についてのいくつかの実行可能な提案を提案した。Copyright 2020 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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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
放射,大気光学  ,  気候学,気候変動 

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