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J-GLOBAL ID：202102228224795333   整理番号：21A2454202

併合エーロゾル製品のためのハイパースペクトルUV可視OMIと広帯域気象イメージャMODISデータの相乗的利用【JST・京大機械翻訳】

Synergistic Use of Hyperspectral UV-Visible OMI and Broadband Meteorological Imager MODIS Data for a Merged Aerosol Product

著者 (11件)： Go Sujung (Department of Atmospheric Sciences, Yonsei University, Seoul 03722, Korea) ,  Go Sujung (Joint Center for Earth Systems Technology, University of Maryland Baltimore County, Baltimore, MD 21250, USA) ,  Kim Jhoon (Department of Atmospheric Sciences, Yonsei University, Seoul 03722, Korea) ,  Park Sang Seo (School of Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology, Ulsan 44919, Korea) ,  Kim Mijin (Department of Atmospheric Sciences, Yonsei University, Seoul 03722, Korea) ,  Kim Mijin (Universities Space Research Association (USRA), Columbia, MD 21046, USA) ,  Kim Mijin (NASA Goddard Space Flight Center (GSFC), Greenbelt, MD 20771, USA) ,  Lim Hyunkwang (Department of Atmospheric Sciences, Yonsei University, Seoul 03722, Korea) ,  Kim Ji-Young (National Institute of Environmental Research (NIER), Incheon 22689, Korea) ,  Lee Dong-Won (National Institute of Environmental Research (NIER), Incheon 22689, Korea) ,  Im Jungho (School of Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology, Ulsan 44919, Korea)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 23  ページ： 3987  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  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： ハイパースペクトル紫外線(UV)可視と広帯域気象イメージャ(MI)技術の相乗的利用による最適エアロゾルデータセットの検索を研究した。Auraオゾン監視装置(OMI)レベル1B(L1B)を,地球静止環境モニタリング分光計(GEMS)エアロゾルアルゴリズムを適用したハイパースペクトルUV可視装置データの代用として用いた。MODISとOMIの間の一貫した時間ギャップを利用するために,広帯域MIを用いて,中分解能撮像分光放射計(MODIS)L1Bと暗ターゲットエアロゾルレベル2(L2)データを用いた。最初に,MI赤外(IR)チャネルからのクラウドマスク情報の使用を,相乗効果のためにテストした。MIの高空間分解能とIRチャネルは,エアロゾルロボティックネットワーク(AERONET)データによるエアロゾル光学的深さ(AOD)検証で明確に見られるように,GEMSエアロゾルのマスク巻雲とサブピクセル雲汚染を助長した。第2に,MODIS L1B IRチャネルからの全塵埃信頼指数(TDCI)を計算することによって,GEMSエアロゾルタイプ分類アルゴリズムにおいて,塵埃エアロゾルを識別した。統計解析は,GEMSエアロゾル型分類のためのTDCIの利用によって,順と逆エアロゾルダストモデル(DS)の間の正しい検出(POCD)の確率が72%から94%に増加し,次に,更新されたエアロゾルタイプがGEMSアルゴリズムに適用されたことを示した。GEMS検索手順におけるDSタイプ分類のためのTDCIの使用は,微細汚染粒子(BC)とDSエアロゾルを吸収するための単一散乱アルベド(SSA)値を改善した。GEMSから検索したエアロゾル層高さ(ALH)を直交偏光(CALIOP)データによる雲-エアロゾルライダーと比較し,高分解能垂直エアロゾルプロファイル情報を得た。CALIOP ALHを1064nmの全減衰後方散乱データから計算し,GEMS ALHの定義と同一であった。TDCI値の適用はGEMS ALHデータの中央値バイアスをわずかに減少させた。GEMS ALHバイアスはゼロで,特にΔΣ0.4のGEMS AOD値とGEMS SSA値は<>0.95であった。最後に,GEMSアルゴリズムおよびMIからのAOD製品を,元のAOD製品の標準偏差から導いた重み付け因子に基づいて,最大尤度推定法とエアロゾル併合に用いた。明るい表面上のエアロゾル特性の検索におけるUV可視チャネルの利点により,複合AOD製品は,元のAOD製品よりも,同等の精度で,より良い空間データアベイラビリティを示した。さらに,GEMS AODデータのピクセルレベル誤差解析は,MI相乗作用による改善を示した。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： アルゴリズム ,  エアロゾル ,  紫外線 ,  赤外線 ,  塵埃 ,  アベイラビリティ ,  リモートセンシング ,  後方散乱 ,  *撮像装置 ,  分光計 ,  *広帯域 ,  高分解能
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  単一散乱アルベド ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エーロゾル ,  リモートセンシング ,  UV-可視 ,  合併製品 ,  気象イメージャ

分類 (2件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (79件)：

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• Zoogman, P.; Liu, X.; Suleiman, R.; Pennington, W.; Flittner, D.; Al-Saadi, J.; Hilton, B.; Nicks, D.; Newchurch, M.; Carr, J. Tropospheric emissions: Monitoring of pollution (TEMPO). J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 2017, 186, 17-39.

タイトルに関連する用語 (8件)： 併合 ,  エーロゾル製品 ,  ハイパースペクトル ,  OMI ,  広帯域 ,  気象 ,  イメージャ ,  MODIS