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J-GLOBAL ID:201602284416418228   整理番号:16A1031975

雨量計観測,衛星による推算,数値予測からの全球日降水量の併合客観的推定のための戦略【Powered by NICT】

A Strategy for Merging Objective Estimates of Global Daily Precipitation from Gauge Observations, Satellite Estimates, and Numerical Predictions
著者 (8件):
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巻: 33  号:ページ: 889-904  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2557A  ISSN: 0256-1530  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,地球規模で雨量計観測,衛星推定(SE),および数値予測から日降水量情報を結合するための戦略を述べた。戦略は三つの段階によってより良い格子化全球日降水量製品を生産するための個々の日降水量源からの全身性バイアスとランダム誤差を除去するために設計した。最初の,ゲージlocated陸域上での全身性バイアスを除去するために実行される累積分布関数整合法。海上域を対象としたSEとモデル予測(MP)の全体的なバイアスは月降水量に基づく再スケール戦略を用いて補正した。第三に,最適内挿(OI)に基づくマージング方式(HL OI方式と呼ばれる)を用いて,不偏計観測,SE,およびMPを各発生源からのランダム誤差を低減し,完全な全球的な範囲で,BMEP D(一日の分解と沈殿の北京気候センター併合推定)と呼ばれる,ゲージ衛星モデル併合された日降水量解析を生成することである。四年間(2011-14)からBMEP Dデータが実質的に改善された品質の全球日降水量を提供する併合戦略の能力を実証した。定量的誤差評価のためのHL OI方式の利点のおかげで,より良い供給源データは,合流過程中により多くの量を得ることができる。BMEP Dデータは中・低緯度における衛星とゲージ源データを用いた,高緯度でのモデル汚染源データと高い一貫性を示した。全体として,GPCP-1DD(GPCP1度日)に対する独立した検証はBMEP DおよびGPCP-1DDの間の整合性は空間パターン,時間的変動,確率分布,および統計的降水事象の観点から各ソースデータセットのそれよりも高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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水文学一般  ,  気候学,気候変動 

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