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J-GLOBAL ID：202202276195662149   整理番号：22A0703092

雷クラスタと機械学習を用いた深い対流活動のモデル化【JST・京大機械翻訳】

Modelling deep convective activity using lightning clusters and machine learning

著者 (8件)： Shi Manxing (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Zhang Wei (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Fan Peng (NARI Group (State Grid Electric Power Research Institute) Co., Ltd., Nanjing, China) ,  Fan Peng (Wuhan NARI Limited Liability Company, State Grid Electric Power Research Institute, Wuhan, China) ,  Chen Qihao (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Liu Zhipeng (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Li Qin (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Liu Xiuguo (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China)
資料名： International Journal of Climatology  (International Journal of Climatology)
巻： 42  号： 2  ページ： 952-973  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0905A  ISSN： 0899-8418  CODEN： IJCLEU  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： 特定の熱力学と運動学パラメータを通しての雷雨活動の回復は,深い対流気象を予測し,嵐の長期気候学を研究するのに重要である。しかし,パラメータと対流事象の間の関係の信頼性は,雷雨活動のモデリング方法とサンプリングによって制限される。雷雨の客観的定義がないので,クラスタ化法を中国中部の雲対地上(CG)雷撃データに適用し,雷クラスタを同定した。次にこれらのクラスタを格子化し,ERA5再解析から得た環境変数と関連させた。最後に,機械学習(ML)技術を適用して雷雨の発生をモデル化した。さらに,ERA5も評価した。ERA5によって計算された水分および崩壊速度に関連するパラメータは,Td850,PW,LR700_400およびKIのような測深測定に近く,その相関係数は0.90を超えた。ERA5は,境界層の影響に影響されやすいいくつかのパラメータの良好な推定を有する。雷撃ベースの方式と比較して,著者らの方式は最良の性能指数値を得る。雷クラスタに基づく観測と予測の間の一致も,雷雨確率の日周サイクルから明らかであった。複雑な地形に関する雷雨活動は過小評価されるが,生成されたMLモデルは観測された頻度の分散の61.4%を説明できる。意義テストの結果は,いくつかの孤立CG走向と雷雨クラスに対応する測深の間に統計的に有意な差異があることを明らかにしたが,しかし,分布は,非雷雨クラスのそれと同じである。太陽放射,地形特徴および湖分布は,雷雨の発生と発達の促進において主要な役割を果たす。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 境界層 ,  *対流 ,  熱力学 ,  太陽放射 ,  信頼性 ,  頻度 ,  気象 ,  相関係数 ,  水分 ,  気候学 ,  雷雨 ,  クラスタ化 ,  *クラスタ ,  落雷 ,  *機械学習

著者キーワード (5件)： 対流パラメータ ,  ERA5再解析 ,  雷クラスタ ,  機械学習 ,  雷雨確率

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 雷 ,  クラスタ ,  機械学習 ,  対流活動 ,  モデル化