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J-GLOBAL ID：202002280261121702   整理番号：20A0298849

WRF-Chem/DARTを用いた中国東部における多重観測のデータ同化におけるBias補正の重要性【JST・京大機械翻訳】

Importance of Bias Correction in Data Assimilation of Multiple Observations Over Eastern China Using WRF-Chem/DART

著者 (13件)： Ma Chaoqun (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wang Tijian (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Jiang Ziqiang (Jiangsu Environmental Monitoring Center, Nanjing, China) ,  Jiang Ziqiang (International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wu Hao (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Zhao Ming (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Zhuang Bingliang (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Li Shu (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Xie Min (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Li Mengmeng (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Liu Jane (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Liu Jane (Department of Geography and Planning, University of Toronto, Toronto, Canada) ,  Wu Rongsheng (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 125  号： 1  ページ： e2019JD031465  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0294B  ISSN： 2169-897X  CODEN： JGREA2  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： 3つのタイプの観測,中分解能撮像分光放射計からのエーロゾル光学的深さ,2.5(PM2.5)と10μm(PM_10)より小さい直径を有する表面粒状物質,および地上部ライダーからのエーロゾル消光係数(AexT)プロファイルを別々に,同時に,化学/データ同化研究テストベッド(WRF-Chem/DART)を用いて同化した。2018年6月と11月の2つの事例を中国中部と東部で選択した。単一タイプと複数の観測を同化する実験を,それらの解析と3つの観測タイプに対する予測を交差検証することによって評価した。データ同化(DA)なしの実験と比較して,単一型観測のDAは常に同化された観測のタイプに近い。しかし,エーロゾル光学的深さまたはAexTのDAは,PM2.5の誤差性能を時々著しく劣化させた。この問題は,エーロゾル光学特性と表面エーロゾル質量をモデル化するとき,バイアス傾向の不整合によって引き起こされる。WRF-Chemは,中国東部の境界層内の乾燥機空気を予測する傾向があり,PM2.5が過大評価された場合でも,AexTの過小評価に役割を果たしている可能性があることが分かった。簡単なバイアス補正(BC)を適用した後,問題は軽減された。BCによる複数の観測のDAは,全てのタイプの観測に対して検証されたとき,最良の全体誤差性能を与え,AexTプロファイルを再現する単一タイプ観測実験のDAよりも良好な性能を示した。結果は,BCが複数の観測のDAにおいて重要であり,異なる鉛直情報によるエアロゾル観測の同時DAが,エーロゾル予報を改善するために相乗的に働くことができることを示した。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： エアロゾル ,  乾燥機 ,  バイアス ,  *データ同化 ,  境界層 ,  不整合 ,  中国中部 ,  PM2.5 ,  *多重化 ,  モデリング ,  LIDAR ,  粒子状物質 ,  層
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  消光係数 ,  エアロゾル光学的深さ ,  MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多重観測データ同化 ,  MODISエアロゾル光学深度 ,  ライダのエアロゾル消滅プロファイル ,  表面近傍の粒子状物質 ,  バイアス補正

分類 (2件)： 放射,大気光学  (DC05080C) ,  気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (6件)： DArT ,  中国東部 ,  多重 ,  観測 ,  データ同化 ,  重要性