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J-GLOBAL ID：202102298385968787   整理番号：21A2452971

1992年から2016年までの北半球における積雪深の時空間変動【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal Variation of Snow Depth in the Northern Hemisphere from 1992 to 2016

著者 (6件)： Xiao Xiongxin (Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems (Ministry of Education), College of Earth and Environment Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China) ,  Xiao Xiongxin (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Zhang Tingjun (Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems (Ministry of Education), College of Earth and Environment Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China) ,  Zhang Tingjun (Key Laboratory of Arid Climate Change and Disaster Reduction of Gansu Province, School of Atmospheric Sciences, University Corporation for Polar Research, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China) ,  Zhong Xinyue (Key Laboratory of Remote Sensing of Gansu Province, Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China) ,  Li Xiaodong (Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems (Ministry of Education), College of Earth and Environment Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 17  ページ： 2728  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： 包括的で半球規模の積雪と積雪深さ分析は,地域と地球規模の表面エネルギーと水収支,気象と気候,水文プロセス,および水資源に関するすべての関連するプロセスと相互作用調査の必要条件である。しかし,そのような研究は,データ製品の欠如および/または有効な雪検索アルゴリズムによって制限された。本研究の全体的な目的は,1992年から2016年までの北半球の積雪深の変化特性を調査することである。サポートベクトル回帰(SVR)積雪深検索アルゴリズムを用いて,受動マイクロ波リモートセンシングデータから長期北半球日雪深さ(NHSnow)データセットを開発した。GlobSnowとERA-Interim/Landとともに,北半球の気象観測所積雪深さ測定に対するNHSownを評価した。結果は,NHSnowが,0.6cmのバイアス,平均絶対誤差16cm,および観測所積雪深さ測定に対してベンチマークされたとき,20cmの二乗平均平方根誤差で,積雪深に対して比較的高い精度で,比較的良く機能することを示した。分析結果は,年間平均積雪深が1992年から2016年まで年間0.06cm減少したことを示した。3つの季節(秋,冬,春)において,季節的最大積雪深の減少傾向を持つ地域は,有意な増加傾向を有する地域より大きかった。さらに,積雪日数は19922016年に1年あたり0.99日の割合で減少した。本研究は,積雪日数の変動傾向が,年間平均積雪深さの変化傾向とは一致せず,積雪面積の約20%が,研究期間にわたって,これら2つの指標に対して,完全に反対の変動傾向を示す,ことを示した。本研究は,雪の深さ変動解析における新しい展望を提供し,雪の深さの急速な変化が21世紀の初めから生じ,劇的な気候温暖化を伴うことを示した。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： 相互作用 ,  マイクロ波 ,  水収支 ,  分散分析 ,  水資源 ,  気象 ,  気候 ,  *積雪 ,  測候所 ,  秋 ,  *北半球 ,  春 ,  温暖化
準シソーラス用語： *雪 ,  *積雪深さ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 受動マイクロ波 ,  積雪深 ,  積雪日 ,  時空変化 ,  北半球

分類 (2件)： 雪氷学  (DC08000N) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (94件)：

• Immerzeel, W.W.; Van Beek, L.P.H.; Bierkens, M.F.P. Climate change will affect the Asian Water Towers. Science 2010, 328, 1382-1385.
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• Tedesco, M.; Derksen, C.; Deems, J.; Foster, J.L. Remote sensing of snow depth and snow water equivalent. Remote Sens. Cryosphere 2014, 73-98.
• Flanner, M.G.; Shell, K.M.; Barlage, M.; Perovich, D.K.; Tschudi, M.A. Radiative forcing and albedo feedback from the Northern Hemisphere cryosphere between 1979 and 2008. Nat. Geosci. 2011, 4, 151-155.

タイトルに関連する用語 (3件)： 北半球 ,  積雪深 ,  時空間変動