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J-GLOBAL ID：202202272736492230   整理番号：22A0229431

チベット高原の積雪確率に基づく微細分解能積雪深積の開発:検証と空間-時間解析【JST・京大機械翻訳】

Development of a fine-resolution snow depth product based on the snow cover probability for the Tibetan Plateau: Validation and spatial-temporal analyses

著者 (6件)： Yan Dajiang (State Key Laboratory of Tibetan Plateau Earth System and Resources Environment, Institute of Tibetan Plateau Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yan Dajiang (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Ma Ning (Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Processes, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Yinsheng (State Key Laboratory of Tibetan Plateau Earth System and Resources Environment, Institute of Tibetan Plateau Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Yinsheng (CAS Center for Excellence in Tibetan Plateau Earth Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Yinsheng (China Pakistan Joint Research Center on Earth Sciences, CAS-HEC, Islamabad, Pakistan)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 604  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確なリモートセンシング積雪深(SD)データは,寒冷地域における水文プロセスのモニタリングとモデル化に不可欠である。利用可能な受動的マイクロ波SDデータはコミュニティによって広く使用されてきたが,これらのデータの粗い空間分解能(典型的には0.25°)は,雪支配地域における水文過程の明示的表現,特に複雑な地形を有する山岳地帯で妨げる。チベット高原(TP)のパッシブマイクロ波SDデータの空間分解能と品質を改善するために,既存の高時間分解能日SDデータと高空間分解能8日雲無し中分解能撮像分光放射計(MODIS)ベースの積雪確率(SCP)データを結合することにより,19年,1日0.05°SD製品を生産する空間時間ダウンスケーリング法を開発し,後者は新しい高度時間フィルタアルゴリズムを用いて作成した。92の気象観測所からの観測されたSDデータに対する検証は,新しく開発された0.05°のSD製品が元の0.25°のバージョンで大いに改善されることを示唆する。この0.05°のSD製品に基づいて,より高いSD値は,主に南東と東部TPならびにヒマラヤとカラコラムに分布し,一方,はるかに低いSD値は,内部TP上で起こることを見出した。2000~2018年の間に,TP平均年間SDは,TPを横断したほとんどのグリッドのSDの変化がほとんどないので,わずかな(p>0.05)増加傾向を示した。TP内の異なる盆地に関して,2000~2018年の年間SDは,Amu Dayra,Ganges,Brahmaputra,および内部TPを除いて,ほとんどの盆地でわずかに増加し,そこでは,盆地規模SDは,わずかな減少傾向を示した。一般に,SDが多重気候要因によって影響を受けるので,TPを横断するSDの空間-時間変動は,非常に不均一であった。新しく開発された0.05°SD製品は,グリッドベースの雪水情報のより明確な表現を通して,TPに関する水文学的プロセスの理解を容易にすることができた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  標準偏差 ,  *積雪 ,  水文学 ,  寒冷地 ,  測候所 ,  多重化 ,  リモートセンシング ,  山岳地 ,  盆地
準シソーラス用語： *雪 ,  MODIS ,  *積雪深さ ,  *チベット高原 ,  高空間分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 積雪深 ,  ダウンスケーリング ,  積雪確率 ,  チベット高原

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  雪氷学  (DC08000N)

タイトルに関連する用語 (10件)： チベット高原 ,  積雪 ,  確率 ,  微細 ,  分解能 ,  積雪深 ,  積 ,  開発 ,  検証 ,  時間解析