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J-GLOBAL ID：202002245418229150   整理番号：20A0123619

気象レーダ降水マップの改善:ファジィ論理アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Improving weather radar precipitation maps: A fuzzy logic approach

著者 (4件)： Silver Micha (Remote Sensing Lab, Sde Boker Campus, Ben Gurion University, Israel) ,  Svoray Tal (Dept. of Geography and Environmental Development and Dept. of Psychology, Ben Gurion University, Israel) ,  Karnieli Arnon (Remote Sensing Lab, Sde Boker Campus, Ben Gurion University, Israel) ,  Fredj Erick (Jerusalem College of Technology, Jerusalem, Israel)
資料名： Atmospheric Research  (Atmospheric Research)
巻： 234  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0540A  ISSN： 0169-8095  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 気象レーダは空間的に明示的な降水格子を提供できる。しかし,干渉,地上クラッタおよび減衰の様々な原因が結果に不確実性をもたらす。典型的に,点位置における降水量の正確な測定として認識される雨量計観測を用いて,より正確な降水マップを得るために気象レーダ格子を調整した。この調整は,1つ以上の様々な地質統計技術を含む。しかし,ゲージがまばらに位置しているので,地球統計学的アプローチは,時々制限されるか,あるいは適用できない。本研究は,気象レーダからの降雨格子によって位置ベースの変数を併合することによって,レーダ調整に対する代替案を採用した。位置に基づく変数を認識することにより,海岸からの標高,傾斜,アスペクトおよび距離はすべて降水量に影響し,これらを元の気象レーダ格子に適用して,降水分布を変化させた。ここで提示した併合手順は,ファジィ論理を使用し,それにより,元のレーダはメンバシップ関数(MF)として知られる確率を割り当て,次に,結合メンバシップ関数(JMF)は,ファジィ集合におけるすべてのMFを結合し,それぞれの重みにより乗算され,降水確率グリッドを生成する。このJMF確率グリッドをゲージ観測データで検証した。ゲージと元のレーダの間のよりも,ゲージとJMFグリッド間の相関係数が30%高いことを示した。改良された相関は,位置に基づく変数を確率に変換する際のファジィ論理の柔軟性から生じる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： メンバシップ関数 ,  降水分布 ,  降水量 ,  クラッタ ,  ゲージ ,  相関係数 ,  *ファジィ論理 ,  降雨 ,  地質 ,  *レーダ ,  不確実性 ,  雨量計 ,  海岸 ,  *降水 ,  *気象レーダ

著者キーワード (5件)： ファジィ論理 ,  降水 ,  ゲージ ,  気象レーダ ,  位置ベース

分類 (2件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  中小規模擾乱,降水特性  (DC05120X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 気象レーダ ,  降水マップ ,  ファジィ論理