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J-GLOBAL ID：202102236987081705   整理番号：21A2455684

FY-3D/MWRIデータに基づく全球土地上の全可降水量の検索【JST・京大機械翻訳】

The Retrieval of Total Precipitable Water over Global Land Based on FY-3D/MWRI Data

著者 (9件)： Du Baolong (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Du Baolong (College of Resources and Environment, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China) ,  Ji Dabin (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Shi Jiancheng (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Shi Jiancheng (University of Chinese Academy of Science, Beijing 100049, China) ,  Wang Yongqian (College of Resources and Environment, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China) ,  Lei Tianjie (China Institute of Water Resources and Hydropower Research (IWHR), Beijing 100038, China) ,  Zhang Peng (National Satellite Meteorological Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China) ,  Letu Husi (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 9  ページ： 1508  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： 全可降水量水(TPW)は,地球規模の水循環と気候変動における重要な重要因子である。空間的および時間的スケールでのTPW特性の知識は,我々の変化環境をより良く理解するのに役立つ。現在,多くのアルゴリズムが光学およびマイクロ波センサからTPWを検索するために利用可能である。2017年に中国によって打ち上げられたFY-3D MWRIからの土地に関する利用可能なTPWデータはまだない。しかし,土地上のTPW製品は,多くの生態学的環境パラメータの検索のための重要な要素である。本論文では,改良アルゴリズムを開発し,FY-3D MWRIの輝度温度から土地上のTPWを検索した。主要な改善は,全天候条件におけるTPWの検索における重要パラメータである表面放射率を開発し,FY-3D MWRIの特性に従って改良アルゴリズムに基づいた。改善は,2つの側面を含み,1つは,晴天条件で表面放射率パラメータΔλ_18.7/λ23.8の推定における適切な補助データの選択であり,もう一つは,FY-3D MWRIのバンド構成に従って,曇天条件におけるΔΣ_18.7/Δ23.8推定関数の改善である。最後に,TPW検索を,SuomNet GPSとグローバル分散ラジオゾンデ観測(RAOB)ネットワークからのTPW観測を用いて検証した。検証によると,FY-3D MWRIからの観測とAqua MODISからの補助データから検索したTPWは,最良の品質を有した。RAOBからの検索されたTPWと観察されたTPWの間の二乗平均平方根誤差(RMSE)と相関係数は,それぞれ5.47と0.94mmであった。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 ,  ネットワーク ,  水循環 ,  相関係数 ,  気候変動 ,  ラジオゾンデ ,  *土地 ,  輝度温度 ,  *三次元 ,  GPS ,  晴天 ,  *可降水量
準シソーラス用語： MODIS ,  曇天 ,  Aqua , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： FY-3D/MWRI ,  全可降水量 ,  ルックアップテーブル法 ,  マイクロ波リモートセンシング

分類 (4件)： 天気予報  (DC05020O) ,  気象学一般  (DC05010D) ,  気候学,気候変動  (DC05140T) ,  下水・廃水処理施設  (SC03020P)

引用文献 (30件)：

• Shi, F.; Xin, J.; Yang, L.; Cong, Z.; Liu, R.; Ma, Y.; Wang, Y.; Lu, X.; Zhao, L. The first validation of the precipitable water vapor of multisensor satellites over the typical regions in China. Remote Sens. Environ. 2018, 206, 107-122.
• Liu, Y.; Iz, H.B.; Chen, Y. Monitoring the water vapor content in the atmosphere in Hong Kong through ground-based GPS technique. J. Wuhan Tech. Univ. Surv. Mapp. 1999, 24, 245-248.
• Ji, D. Atmosphere Water Vapor and Cloud Liquid Water Retrieval over Cloud Cover Area on Land Using Passive Microwave Remote Sensing; Chinese Academy of Science: Beijing, China, 2012.
• Letu, H.; Yang, K.; Nakajima, T.Y.; Ishimoto, H.; Nagao, T.M.; Riedi, J.; Baran, A.J.; Ma, R.; Wang, T.; Shang, H.; et al. High-resolution retrieval of cloud microphysical properties and surface solar radiation using Himawari-8/AHI next-generation geostationary satellite. Remote Sens. Environ. 2020, 239, 111583.
• Ma, R.; Husi, L.; Yang, K.; Wang, T.; Shi, C.; Xu, J.; Shi, J.; Shi, C.; Chen, L. Estimation of Surface Shortwave Radiation from Himawari-8 Satellite Data Based on a Combination of Radiative Transfer and Deep Neural Network. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2020, 1-13.

タイトルに関連する用語 (4件)： 球 ,  土地 ,  可降水量 ,  検索