2019 Fiscal Year Annual Research Report
高精度薄氷厚推定アルゴリズムの開発とその氷厚を用いた海氷生産量データセットの作成
Publicly Offered Research
| Project Area | Giant reservoirs of heat/water/material : Global environmental changes driven by the Southern Ocean and the Antarctic Ice Sheet |
|---|
| Project/Area Number |
18H05052
|
|---|
| Research Institution | Tomakomai National College of Technology |
|---|
Principal Investigator |
二橋 創平 苫小牧工業高等専門学校, 創造工学科, 教授 (50396321)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | 沿岸ポリニヤ / 海氷生産量 / マイクロ波放射計 / アルゴリズム開発 / リモートセンシング |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
マイクロ波放射計GPM GMIによる輝度温度を用いて、薄氷の種類(active frazil iceとthin solid ice)を考慮した、薄氷厚推定アルゴリズムの開発を行った。GPM GMIの空間分解能は、AMSR-Eと同程度(約12km)である。GMIは主に降水観測に用いられているため、70度より高緯度は観測できないが、沿岸ポリニヤが多数存在する東南極は十分にカバー可能である。これは、耐用年数が既に過ぎてしまっているAMSR2の運用が、万が一に停止してしまう場合に備えてのものである。まずAMSR-Eによる輝度温度とGPM GMIによるものとの比較を、海氷生産量が大きいいくつかの沿岸ポリニヤ域で行った。その結果、両者はよく一致しており、AMSR-Eで開発した、薄氷の種類を考慮した改良型薄氷厚推定アルゴリズムが、GPM GMIデータにも使用可能であることが示された。またAMSR-Eで改良型アルゴリズムの開発を行ったときと同様に、GPM GMIデータを使用してPR-GRプロットを作成し(PR: 輝度温度の偏波比，GR: 輝度温度の勾配比)、さらにSARデータから判別されるactive frazil iceとthin solid iceとの比較を行った。その結果、GPM GMIデータのPR-GRプロットからも、active frazil iceとthin solid iceを判別することが可能であることが示された。AMSR-Eで行ったときと同様な線形判別法を用い、閾値を求めた。この閾値はAMSR-Eのものとよく似ていた。以上の結果は、GPM GMIデータからも、AMSR-EやAMSR2と同様な薄氷の種類を考慮した薄氷厚の推定が可能であることを示している。またそのアルゴリズムはAMSR-Eのものと似たものであった。
|
| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
Research Products
(11 results)
