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J-GLOBAL ID：202002255315883903   整理番号：20A0475495

レーダ雨量推定のための垂直統合液体含水量の有用性:品質管理と降水型分類【JST・京大機械翻訳】

Utility of Vertically Integrated Liquid Water Content for Radar-Rainfall Estimation: Quality Control and Precipitation Type Classification

著者 (3件)： Seo Bong-Chul (IIHR-Hydroscience & Engineering, The University of Iowa, Iowa City, IA 52242, USA) ,  Krajewski Witold F. (IIHR-Hydroscience & Engineering, The University of Iowa, Iowa City, IA 52242, USA) ,  Qi Youcun (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Atmospheric Research  (Atmospheric Research)
巻： 236  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： 本研究では,数値気象モデル解析から得られたレーダ反射率体積データと温度観測を用いて,鉛直積分液体水含有量(VIL)の新しい推定法を提案した。この方法は,レーダサイトの近くの明るいバンド(BB)とレーダビーム形状からの影響に関連した従来のVIL推定における不確実性因子を扱う。次に,新しいVILを降水分類(対流/層状)と風力タービンのクラッタ検出に使用し,推定したVILが垂直活動を示すか,あるいは降水システムの発達が2つの独立した被験者に対して反対の方法で説明できることを示した。風力タービンから戻された非降水レーダエコーは,同等の反射率強度を含む実際の対流セルから推定されたものと比較して,かなりの程度のVILを生成しない。著者らは,提案したVIL推定,降水分類,および風力タービンクラッタ検出法を,種々のIowa事例を用いてテストし,それらの成功した応用を例証した。また,イオワのトルコの河川流域上の高密度雨量計網からの地上基準データを用いて降水分類の定量的評価を行った。この評価結果は,対流推定器(Z=300R~1.4)を分類なしにすべてのイベントケースに適用したので,層状推定器(Z=200R~1.6)によって推定されたほとんどの非対流イベントケースに対して改善された性能を示した。さらに,反射率の鉛直分布に基づく補正法を用いて,定量的降水量推定における顕著なBB効果を緩和する新しい分類の可能性を実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *降雨量 ,  *品質管理 ,  *レーダ ,  河川流域 ,  *降水 ,  不確実性 ,  クラッタ ,  反射率 ,  対流 ,  降水量 ,  検出法 ,  気象レーダ ,  雨量計 ,  鉛直分布 ,  風車

著者キーワード (5件)： vil ,  気象レーダ ,  降水 ,  分類 ,  ウインドファーム

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 (8件)： レーダ ,  雨量 ,  推定 ,  垂直統合 ,  含水量 ,  有用性 ,  品質管理 ,  分類