統計的推測手法を用いた惑星雲移動ベクトルの誤差評価法

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  • トウケイテキ スイソク シュホウ オ モチイタ ワクセイ クモ イドウ ベクトル ノ ゴサ ヒョウカホウ
  • Error Evaluation of Planetary Atmospheric Motion Vectors by Statistical Presumption Technique

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説明

本研究の目的は，雲移動ベクトルを見積もる作業で誤差の本質的要因となる雲の形の変化や空間分解能の影響を見積もることである．過去の研究では雲移動ベクトルの誤差は周囲のベクトルとの比較から求めていたため，解析対象とする物理現象の空間的・時間的スケールが誤差に含まれて物理現象より誤差が大きくなっていた．本研究では，統計モデルを作ることで限られた情報からより詳細な情報を統計的に推測する手法を用いて，雲の形の変化や空間分解能の影響を評価する方法を考えた．この方法をテストパターンを使った計算に適応して誤差評価の適切さを調査した．また，金星の雲画像にも適応して過去の誤差評価方法によって見積もられた値よりも4分の1程度小さい値が得られ，解析対象とする物理現象の大きさを誤差が下回ることができた．この誤差評価方法は雲惑星の気象を詳細に理解する上で重要な方法である．

The purpose of this study is to establish the error evaluation of Atmospheric Motion Vectors (AMVs) which reflects influence of the image spatial resolution and the change of cloud shape that are the essential primary factor of AMVs' error. In past meteorological researches AMVs' error is defined as the standard deviation of neighboring AMVs. In this definition, however, the AMVs' error is larger than the target physical phenomenon. In this study, by statistical presumption technique, which presumes the detail information from the limited information, we evaluate the AMVs' error which reflects influence of the image spatial resolution and the change of cloud shape. In order to verify this method, we make simple and fractal cloud patterns, and calculate the AMVs and the error estimated by statistical presumption technique and the error by past error evaluation. The result is that the error by statistical presumption technique is as small as a quarter of the error by past error evaluation. In this study, by statistical presumption technique the error evaluation of AMVs that reflects influence of the image spatial resolution and the change of cloud shape is established.

資料番号: SA0200054000

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