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J-GLOBAL ID：202102248690610512   整理番号：21A2948955

可降水量の取得におけるデータ同化とデータ融合アプローチを用いた性能の比較:アメリカ西部地域の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Comparisons of Performance Using Data Assimilation and Data Fusion Approaches in Acquiring Precipitable Water Vapor: A Case Study of a Western United States of America Area

著者 (6件)： Xiong Zhaohui (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Xiong Zhaohui (Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China) ,  Sang Jizhang (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Sun Xiaogong (Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China) ,  Zhang Bao (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Li Junyu (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
資料名： Water (Web)  (Water (Web))
巻： 12  号： 10  ページ： 2943  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7295A  ISSN： 2073-4441  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： 高精度で可降水量水蒸気(PWV)を得るために利用できる2つの主な方法がある。1つは,気象パラメータの精度を改善するために,気象研究および予報(WRF)モデル,例えば気象研究および予報(WRF)モデルへの観測を同化することであり,次に,改良精度によってPWVを得た。もう一つはマルチソースPWV製品の直接融合である。2つのアプローチに関して,著者らは,WRFデータ同化(DA)システムが,グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)PWVを同化するのに,WRFデータ同化(DA)システムを使用し,一方,GNSS PWV,ERA5PWVとMODIS(中分解能撮像分光放射計)PWVを融合するために,WRFデータ同化(DA)システムを使用して,アメリカの西海岸に関する比較実験を行った。また,WRFデータ同化(DA)システムは,Global Navigation衛星システム(GNSS)PWVを同化するのに用いたものである,一方,Zhang等による方法は,GNSS PWV,ERA5 PWVとMODIS(中分解能撮像分光放射計)PWVを融合する。結果として,PWV産物の4群:同化GNSS PWV,非同化GNSS PWV,GNSS PWVとECWMFの融合からのPWV(ECWMF再分析5)ERA5(ECWMF再分析5)PWV,およびGNSS PWV,ERA5 PWVとMODIS PWVの融合からのPWV,を発生した。実験は,WRFモデル(WRFDA)と採用した融合方法に基づくデータ同化が,類似の精度(1.47mm対1.52mm)でPWV製品を作り出すことができることを示した。WRFモデルへのGNSS PWVの同化は,0.18mmの反転PWVの精度をわずかに改善した。MODIS PWV,GNSS PWVおよびERA5 PWVの融合は,0.35mmのマージンによるGNSS PWVおよびERA5 PWVの融合より高い精度をもたらした。さらに,内陸キャニオン地形は,両方の方法の逆転精度に影響を及ぼすようである。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： 気象 ,  沈殿 ,  アメリカ西部 ,  *事例研究 ,  比較試験 ,  内陸 ,  *可降水量 ,  *データ同化 ,  *データ融合 ,  GNSS
準シソーラス用語： MODIS ,  高精度 ,  気象パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： データ融合 ,  WRFデータ同化 ,  沈殿可能な水蒸気(PWV)

分類 (2件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  中小規模擾乱,降水特性  (DC05120X)

引用文献 (28件)：

• American Meteorological Society (AMS). Glossary of Meteorology, 2nd ed.; American Meteorological Society (AMS): Boston, MA, USA, 2000.
• Zhang, B.; Yao, Y.; Xin, L.; Xu, X. Precipitable water vapor fusion: An approach based on spherical cap harmonic analysis and Helmert variance component estimation. J. Geod. 2019, 93, 2605-2620.
• Sharifi, M.A.; Azadi, M.; Khaniani, A.S. Numerical simulation of rainfall with assimilation of conventional and GPS observations over north of Iran. Ann. Geophys. 2016, 59, 0322.
• Mateus, P.; Tomé, R.; Nico, G.; Catalão, J. Three-Dimensional Variational Assimilation of InSAR PWV Using the WRFDA Model. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2016, 54, 7323-7330.
• Saito, K.; Shoji, Y.; Origuchi, S.; Duc, L. GPS PWV assimilation with the JMA nonhydrostatic 4DVAR and cloud resolving ensemble forecast for the 2008 August Tokyo metropolitan area local heavy rainfalls. In Data Assimilation for Atmospheric, Oceanic and Hydrologic Applications (Vol. III); Springer: Cham, Switzerland, 2017; pp. 383-404.

タイトルに関連する用語 (6件)： 可降水量 ,  データ同化 ,  データ融合 ,  アメリカ西部 ,  地域 ,  研究