文献

J-GLOBAL ID：202002291540329092   整理番号：20A0142355

衛星ベース降水量推定に関するバイアス補正アルゴリズムの性能調査【JST・京大機械翻訳】

Investigating the performance of bias correction algorithms on satellite-based precipitation estimates

著者 (2件)： Chaudhary Shushobhit (Indian Institute of Technology Delhi (India)) ,  Dhanya C. T. (Indian Institute of Technology Delhi (India))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11149  ページ： 111490Z-7  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確な気候予測と信頼できる水文学的応用のためには,衛星ベースの降水量(SPEs)における誤差の定量化と補正が不可欠である。本研究は,2つの広く使われているバイアス補正アルゴリズム,すなわち,SPEsへの応用のための経験的分布(QME)と線形スケーリング(LS)に基づく定量的マッピングの性能を評価することを目的とした。熱帯降雨測定ミッション(TRMM)多重衛星降水解析(TRMM 3B42とTRMM 3B42RT)のリアルタイムとゲージ補正バージョンの性能を,インドにおいて13年間(2001~2013)の期間にわたって解析した。TRMMデータセットにおける全バイアスを最初に推定し,さらに誤差成分分析を行い,全バイアスを3つの成分に分解した。すなわち,ヒットバイアス(H),ミス降水(M)および偽降水(F)である。さらに,QMEと毎月のLSアルゴリズムを開発し,TRMMデータセットに適用した。バイアス補正後の誤差成分分析を行い,バイアス補正後の誤差成分の大きさにおける実際の減少を調べた。本研究の結果はインドにおけるTRMMデータセットにおける有意なバイアスの存在を強調した。バイアス補正法の中で,LS法はインド上の平均バイアスを表すQME法よりも優れていた。QME法は誤った降水誤差を著しく低減した。しかし,それは,特に高い降雨の領域において,SPEsにおける誤警報誤差を増加させた。HitバイアスはQME法の場合に陽性で,LS法の場合には陰性であった。本研究は,個々の誤差成分を考慮することによるバイアスの低減の重要性を強調し,全体の誤差についても同様に焦点を合わせた。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  *降水 ,  *アルゴリズム ,  多重化 ,  *降水量 ,  ゲージ ,  インド ,  熱帯 ,  水文学 ,  バイアス ,  降雨 ,  誤警報 ,  成分分析
準シソーラス用語： 実時間 ,  バイアス補正 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 衛星 ,  降水量 ,  推定 ,  バイアス補正 ,  アルゴリズム ,  性能調査