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J-GLOBAL ID：202102222952074543   整理番号：21A2569479

アンサンブル衛星及び再解析生成物による低緯度月海洋潜熱フラックスのANNベース推定【JST・京大機械翻訳】

ANN-Based Estimation of Low-Latitude Monthly Ocean Latent Heat Flux by Ensemble Satellite and Reanalysis Products

著者 (10件)： Chen Xiaowei (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Yao Yunjun (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Li Yufu (Jincheng Meteorological Administration, Jincheng 048026, China) ,  Zhang Yuhu (College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Jia Kun (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhang Xiaotong (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Shang Ke (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Yang Junming (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Bei Xiangyi (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Guo Xiaozheng (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 17  ページ： 4773  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 海洋潜熱フラックス(LHF)は,エネルギーバランス,水および炭素循環の間のリンクを確立する,大気海洋相互作用のための必須変数である。低緯度海洋は全球海洋の主な熱源であり,地球規模の気候変動とエネルギー伝達に大きな影響を与える。したがって,低緯度域にわたる高分解能海洋LHFの正確度推定は,エネルギーと水循環の理解に不可欠であり,課題として残っている。低緯度領域にわたる個々のLHF製品の不確実性を減らすために,4つの機械学習(ML)法(Artiative Neural Network (ANN),ランダムフォレスト(RF),Bayes Ridge回帰,およびランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)回帰)を適用して,2つの衛星製品(JOFURO-3とGSSTF-3)と2つの再解析製品(MERRA-2とERA-I)を用いて低緯度月間海洋LHFを推定した。著者らは,3つのブイサイトアレイ(TAO,PIRATAおよびRAMA)から115の広く分布したブイサイトを用いて推定海洋LHFを検証した。検証結果は,ML法(ANN,RF,BRおよびRANSACを含む)に由来するLHF推定の性能が,個々のLHF製品よりも著しく良く,R2が3.746.4%増加することを示す。それらの中で,ANN法を用いたLHF推定は,4個体海洋LHF製品のR2(0.56から0.79の範囲)を0.88に増加させ,RMSE(19.1から37.5の範囲)を11Wm2に減少させた。3つの他のML法(RF,BRおよびRANSAC)と比較して,ANN法は検証結果に従って最良の性能を示した。三角形コーナーハット(TCH)法を用いた相対不確実性解析の結果は,ML法を用いたアンサンブルLHF製品が,ほとんどの地域で個々のLHF製品よりも低い相対不確実性を有することを示した。ANNを用いて,2003年2007年に0.25の空間分解能で低緯度の年間平均海洋LHFのマッピングを行った。ANN法から推定した海洋LHF融合製品は,4つの元の海洋製品(MERRA-2,JOFURO-3,ERA-IおよびGSSTF-3)のものより1030Wm2低く,観察とより類似していた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エネルギー移動 ,  エネルギー収支 ,  不確実性 ,  熱源 ,  水循環 ,  大気海洋間相互作用 ,  *海洋 ,  気候変動 ,  炭素循環 ,  高分解能 ,  *低緯度 ,  機械学習
準シソーラス用語： 不確実性解析 ,  ランダムフォレスト ,  RANSAC , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 潜熱フラックス(LHF) ,  人工中性ネットワーク ,  機械学習法 ,  三角形コーナ付きハット

分類 (5件)： 撮像・録画装置  (ND12032E) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  その他の無線通信  (ND08050D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  薬物の分析  (GV01040Q)

引用文献 (86件)：

• Fairall, C.W.; Bradley, E.F.; Rogers, D.P.; Edson, J.B.; Young, G.S. Bulk parameterization of air-sea fluxes for Tropical Ocean-Global Atmosphere Coupled-Ocean Atmosphere Response Experiment. J. Geophys. Res. Oceans 1996, 101, 3747-3764.
• Cayan, D.R. Latent and Sensible Heat Flux Anomalies over the Northern Oceans: Driving the Sea Surface Temperature. J. Phys. Oceanogr. 1992, 22, 859-881.
• Lee, H.-K.; Chu, P.-S.; Sui, C.H.; Lau, K.-M. On the Annual Cycle of Latent Heat Fluxes over the Equatorial Pacific Using TAO Buoy Observations. J. Meteorol. Soc. Jpn. 1998, 76, 909-923.
• Chen, S.; Li, W.; Lu, Y.; Wen, Z. Variations of latent heat flux during tropical cyclones over the South China Sea. Meteorol. Appl. 2013, 21, 717-723.
• Schulz, J.; Meywerk, J.; Ewald, S.; Schlüssel, P. Evaluation of Satellite-Derived Latent Heat Fluxes. J. Clim. 1997, 10, 2782-2795.

タイトルに関連する用語 (9件)： アンサンブル ,  衛星 ,  再解析 ,  生成物 ,  低緯度 ,  月 ,  海洋 ,  潜熱フラックス ,  推定