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J-GLOBAL ID：202102270236442047   整理番号：21A2437503

ランダムフォレストに基づくHimawari-8AHIデータからの中国の地表下向き短波放射の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Surface Downward Shortwave Radiation over China from Himawari-8 AHI Data Based on Random Forest

著者 (16件)： Hou Ning (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Hou Ning (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing, Science and Engineering, 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) ,  Zhang Xiaotong (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing, Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhang Weiyu (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhang Weiyu (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing, Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Wei Yu (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Wei Yu (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing, Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Jia Kun (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Jia Kun (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing, Science and Engineering, 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) ,  Yao Yunjun (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing, Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Jiang Bo (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Jiang Bo (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing, Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Cheng Jie (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Cheng Jie (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing, Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 1  ページ： 181  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： 下向き短波放射(RS)は,大気表面相互作用に関連した多くのプロセスを駆動し,地球気候システムに大きな影響を与える。しかし,地上測定RSはまだ土地表面を表現するのに不十分であるので,高精度と空間的に連続するRSデータを作り出すことは,まだ重要である。本研究は,2km空間分解能と1日時間分解能で2016年2月から5月までのHimawari-8高度Himawari Imager(AHI)データからRSを推定するためにランダムフォレスト(RF)法を適用することを試みた。中国気象局(CDC/CMA)の気候データセンターの86観測所における地上測定RSを収集し,RF法から推定したRSデータを評価した。評価結果は,RF法が日と月時間スケールの両方でRSを良く推定できることを示した。1日時間スケールでは,検証データに基づく評価結果は,0.92の総合R値,35.38(18.40%)Wm2の二乗平均平方根誤差(RMSE)値,および0.01(0.01%)Wm2の平均バイアス誤差(MBE)値を示す。”結果]評価データに基づく評価結果は,全R値0.92,平均平方自乗誤差(RMSE)値35.38(18.40%)Wm2,および平均バイアス誤差(MBE)値0.01(0.01%)Wm2を示した。推定月RSでは,全Rは0.99であり,RMSEは7.74(4.09%)Wm2であり,MBEは選択した観測所で0.03(0.02%)Wm2であった。また,中国の推定RSデータと雲および地球放射エネルギーシステム(CERES)エネルギーバランスおよび濾過(EBAF)RSデータセットの比較も行った。比較結果は,RF法からのRS推定が,中国のCERES-EBAF RSデータと同程度の精度を持つが,より高い空間と時間分解能を提供することを示した。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： エネルギー収支 ,  相互作用 ,  気象 ,  地球 ,  エネルギーシステム ,  地球放射 ,  バイアス ,  地表面 ,  空間分解能 ,  時間分解能 ,  *短波放射
準シソーラス用語： 気候値 ,  CERES ,  *ランダムフォレスト ,  気候系 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 下向き短波放射 ,  ひまわり8AHI ,  機械学習法 ,  ランダムフォレスト ,  マルチチャンネル

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

引用文献 (91件)：

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• Liang, S.; Wang, K.; Zhang, X.; Wild, M. Review on estimation of land surface radiation and energy budgets from ground measurement, remote sensing and model simulations. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2010, 3, 225-240.
• Ryu, Y.; Jiang, C.; Kobayashi, H.; Detto, M. MODIS-derived global land products of shortwave radiation and diffuse and total photosynthetically active radiation at 5 km resolution from 2000. Remote Sens. Environ. 2018, 204, 812-825.
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• Singh, J.; Kumar, M. Solar radiation over four cities of India: Trend analysis using Mann-Kendall test. Int. J. Renew. Energy Res. 2016, 6, 1385-1395.

タイトルに関連する用語 (5件)： ランダムフォレスト ,  中国 ,  地表下 ,  短波放射 ,  推定