適応遅れ相に基づく植生指数を考慮したIMERGの空間的ダウンスケーリング【JST・京大機械翻訳】

Zeng Zhaozhao; Chen Haonan; Shi Qian; Li Jun

文献

J-GLOBAL ID：202202240175439813 整理番号：22A0202499

適応遅れ相に基づく植生指数を考慮したIMERGの空間的ダウンスケーリング【JST・京大機械翻訳】

Spatial Downscaling of IMERG Considering Vegetation Index Based on Adaptive Lag Phase

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巻： 60 ページ： ROMBUNNO.4201415.1-15 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)

高空間分解能降水データは水文モデリングと気象応用,特に地域規模で重要である。正規化植生指数(NDVI)を用いた衛星降水製品に対する統計的ダウンスケーリング法を,高空間分解能降水を提供するために多くの地域で実施した。これらの方法は,降水に対する植生のリアルタイム応答が存在すると仮定して,NDVIと降水を同時に使用する。しかし,この仮定は,多くのシナリオで保持されない。異なる植生タイプは降水に対して異なる応答時間を示し,すなわち植生/土地被覆タイプに依存して植生の降水に対する応答に遅れがある。したがって,同時に収集したNDVIを用いて降水量を推定するのは適切ではない。降水と植生間の関係をより良く表すために,本論文は土地被覆タイプに適応できる新しい成長速度から推定される適応遅れ相(VIAL)に基づく新しい植生指数を開発した。VIALに基づいて,LPVIALと呼ばれる新しい局所降水ダウンスケーリング法を提案し,それは本質的に降水とVIALの間の非定常関係を考慮する。LPVIALの性能を,2010年から2017年までの南中国の珠江川流域の0.1°から1km空間分解能までの全球降水測定(IMERG)のダウンスケーリング統合マルチサットE検索によって評価し,地上観測に対してダウンスケール製品を検証した。結果は,新しいダウンスケーリング手法から得られた高分解能降水データが良好に機能し,精度は従来の手法より高いことを示した。空間分解能の強化により,LPVIALダウンスケール製品は,滑らかな分布による降水のより詳細な空間情報を示し,ダウンスケール製品はIMERGと比較してわずかに高い精度を示した。したがって,適応遅れ位相は,衛星降水製品ダウンスケーリングプロセスにおいて考慮されるべきであることを示唆した。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】

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植物に対する影響 , リモートセンシング一般

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