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J-GLOBAL ID：202002214154565954   整理番号：20A2229855

夜間氷雲特性検索を改善する衛星搭載中および遠赤外観測【JST・京大機械翻訳】

Spaceborne Middle- and Far-Infrared Observations Improving Nighttime Ice Cloud Property Retrievals

著者 (6件)： Saito Masanori (Department of Atmospheric Sciences, Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Yang Ping (Department of Atmospheric Sciences, Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Huang Xianglei (Department of Climate and Space Sciences and Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Brindley Helen E. (Space and Atmospheric Physics Group, National Centre for Earth Observation, Imperial College London, London, UK) ,  Mlynczak Martin G. (NASA Langley Research Center, Hampton, VA, USA) ,  Kahn Brian H. (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA)
資料名： Geophysical Research Letters  (Geophysical Research Letters)
巻： 47  号： 18  ページ： e2020GL087491  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0609B  ISSN： 0094-8276  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： 2つの上昇ミッションは,湧昇遠赤外スペクトルの新しい衛星搭載観測を提供する予定である。本研究では,衛星搭載中遠赤外(MIR-FIR)測定を用いた氷雲特性検索の精度を,検索バイアスと不確実性をより良く理解するために調べた。理論的感度研究は,MIR-FIRスペクトルが氷雲特性に敏感であり,それによって夜間条件下で雲特性を回復するためのロバストな手段を提供することを示した。しかし,氷屈折率と関連する氷粒子形状モデルの温度依存性は,雲の光学的厚さと有効粒子半径を推論する系統的なバイアスを避けるために,検索手順に組み込む必要がある。さらに,サブピクセル雲画分の事前情報は,矛盾するサブピクセル雲画分による実質的な系統的検索バイアスの緩和に不可欠である。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： 遠赤外スペクトル ,  屈折率 ,  不確実性 ,  温度依存性 ,  スペクトル ,  湧昇流 ,  リモートセンシング ,  *遠赤外線 ,  光学的厚さ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 事前知識 ,  サブピクセル ,  *氷雲 ,  *雲特性 ,  *衛星搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 遠赤外 ,  氷雲 ,  リモートセンシング ,  屈折率 ,  衛星観測 ,  マイクロ物理特性

分類 (2件)： 雲と降水の微物理  (DC05110M) ,  気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 夜間 ,  氷雲 ,  検索 ,  衛星搭載 ,  遠赤外 ,  観測