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J-GLOBAL ID：202202259765602974   整理番号：22A0482774

Lバンドスケーリング参照を用いた土壌水分気候データ記録におけるモデル依存性の除去に向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward the Removal of Model Dependency in Soil Moisture Climate Data Records by Using an $L$-Band Scaling Reference

著者 (8件)： Madelon Remi (Centre National d’Etudes Spatiales, Centre National de la Recherche Scientifique, Institut de Recherche pour le Developpement, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Universite ́ de Toulouse, Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphe`re,...) ,  Rodriguez-Fernandez Nemesio J. (Centre National d’Etudes Spatiales, Centre National de la Recherche Scientifique, Institut de Recherche pour le Developpement, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Universite ́ de Toulouse, Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphe`re,...) ,  van der Schalie Robin (VanderSat B.V., Haarlem, The Netherlands) ,  Scanlon Tracy (Research Group for Climate and Environmental Remote Sensing, Department of Geodesy and Geoinformation, Vienna University of Technology, Vienna, Austria) ,  Al Bitar Ahmad (Centre National d’Etudes Spatiales, Centre National de la Recherche Scientifique, Institut de Recherche pour le Developpement, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Universite ́ de Toulouse, Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphe`re,...) ,  Kerr Yann H. (Centre National d’Etudes Spatiales, Centre National de la Recherche Scientifique, Institut de Recherche pour le Developpement, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Universite ́ de Toulouse, Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphe`re,...) ,  de Jeu Richard (VanderSat B.V., Haarlem, The Netherlands) ,  Dorigo Wouter (Research Group for Climate and Environmental Remote Sensing, Department of Geodesy and Geoinformation, Vienna University of Technology, Vienna, Austria)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 15  ページ： 831-848  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： 土壌水分(SM)の建築気候データ記録は,センサオンボードの異なる衛星から検索を併合することにより,長い時系列を計算する必要があり,これは,元の時系列でバイアス補正または再スケーリングを行うことを意味する。それらの長い時間スパンと高い時間周波数のために,モデルデータは再スケーリングのための一般的参照として使用することができた。しかし,観測気候データ記録におけるモデル依存性を避けることは,いくつかの応用に必要である。本論文では,SMを測定するために特別に設計したLバンドセンサの1つからの参照リモートセンシングデータの使用の可能性を論じた。高度マイクロ波走査ラジオメータ2SM時系列を,土壌水分と海洋塩分(SMOS),土壌水分活性受動(SMAP),およびグローバル土地データ同化システム(GLDAS)NOAHモデル時系列のそれらに対する累積分布関数(CDF)のマッチングによって再スケールした。CDF計算を時系列長さの関数として調べ,4から9年の有意差を見出した。空間分散による時間的置換は,短い時系列からより良いCDFを計算することができない。再スケール時系列は,元のものに高い相関(R>0.8)を示し,参照(<0.03m3.m-3)に関して低いバイアスを示した。また,いくつかのSMOSまたはSMAPデータセットを用いて再スケールした時系列を,in situ測定に対して評価し,モデルGLDASを用いて再スケールしたものと同等またはわずかに良い性能を示した。再スケーリングへの観測データのランダム誤差とギャップの影響を評価した。これらの結果は,SMの長い時系列を構築するために,他のセンサから時系列を再スケールする基準としてLバンドデータを用いることが実際に可能であることを示す。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： マイクロ波 ,  スパン ,  *気候 ,  塩分 ,  海洋 ,  土地 ,  *土壌水 ,  バイアス ,  センサ ,  データ同化
準シソーラス用語： *Lバンド ,  累積分布関数 ,  現場測定 ,  リモートセンシングデータ ,  SMOS , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (8件)： Lバンド ,  スケーリング ,  参照 ,  土壌水分 ,  気候 ,  データ記録 ,  モデル ,  依存性