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J-GLOBAL ID：202202220503314105   整理番号：22A0630091

衛星観測からの高分解能海洋地下および内部温度と塩分異常の再構築【JST・京大機械翻訳】

Reconstructing High-Resolution Ocean Subsurface and Interior Temperature and Salinity Anomalies From Satellite Observations

著者 (6件)： Meng Lingsheng (State Key Laboratory of Marine Environmental Science, College of Ocean and Earth Sciences, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Yan Chi (College of Earth, Ocean and Environment, University of Delaware, Newark, DE, USA) ,  Zhuang Wei (State Key Laboratory of Marine Environmental Science, College of Ocean and Earth Sciences, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Zhang Weiwei (State Key Laboratory of Marine Environmental Science, College of Ocean and Earth Sciences, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Geng Xupu (State Key Laboratory of Marine Environmental Science, College of Ocean and Earth Sciences, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Yan Xiao-Hai (College of Earth, Ocean and Environment, University of Delaware, Newark, DE, USA)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4104114.1-14  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リモートセンシング観測から海洋内部パラメータを正確に検索することは,直接観測がまばらで高価であるため,海洋と気候研究に不可欠である。さらに,海水特性の高分解能構造は海洋プロセスを理解し,多重スケールの変化を理解するために重要である。ここでは,高(1/4°)と超(1/12°)水平分解能の太平洋における地中温度異常(STA)と地下塩分異常(SSA)を検索するために,深層ニューラルネットワークに基づく新しい方法を設計した。入力として多源衛星観測海面データ(例えば海面,温度,塩分,風ベクトル)を利用した。結果は,著者らのモデルが高精度で高および超分解能STA/SSAを検索し,このモデルは広範囲の深度(ほぼ表面~4000m)および時間(2014年全月)で信頼できることを明らかにした。高分解能STA(SSA)推定に関して,平均決定係数(R2)は0.984(0.966)であり,平均平方根平均二乗誤差(RMSE)は0.068°C(0.016psu)であった。超分解能STAでは,平均R2は0.988であり,RMSEは0.093°Cであった。ここでは,衛星観測から海洋内部パラメータを推定する分解能と精度を改善する効果的な技術を確立した。新技術は海洋観測と動力学にいくつかの新しい洞察を提供する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  気候 ,  海洋観測 ,  海面 ,  *塩分 ,  *海洋 ,  リモートセンシング ,  モデル ,  地温 ,  内部温度 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  マルチスケール ,  *衛星観測 ,  決定係数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 海洋物理学一般  (DC06010K) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  海洋の構造・力学・循環  (DC06030G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 衛星観測 ,  高分解能 ,  海洋 ,  地下 ,  内部温度 ,  塩分 ,  再構築