機械学習を用いた南極域周辺における擾乱に伴う雲抽出と降雪量推定に関する研究

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 機械学習を用いた南極域周辺における擾乱に伴う雲抽出と降雪量推定に関する研究
• 著者・編者: 伊藤（鈴木）, 香寿恵; ITO(SUZUKI), Kazue
• 著者標目: 伊藤（鈴木）, 香寿恵; https://nrid.nii.ac.jp/nrid/1000020455190/; ITO(SUZUKI), Kazue
• 出版年月日等: 2020-06-10
• 出版年（W3CDTF）: 2020-06-10
• 並列タイトル等: Study on cloud extraction and snowfall estimation associated with cyclonic disturbances around the Antarctic using machine learning
• タイトル（掲載誌）: 科学研究費助成事業 研究成果報告書
• 掲載ページ: 1-8
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 機械学習; 降雪; 南極; 水蒸気輸送; 衛星画像
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 研究分野：応用統計学，極域気候学
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• 一次資料へのリンクURL: 20_kaken_16K21585seika.pdf （fulltext）; https://hosei.ecats-library.jp/da/repository/00024398/20_kaken_16K21585seika.pdf
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 法政大学 : 法政大学学術機関リポジトリ

• 要約等: 研究成果の概要 (和文) : 南極・昭和基地を対象に降雪時に着目している雲頂高度の高い雲が降雪に対して寄与をもつことを確認した．ブリザードは飛雪効果を持つため，衛星雲画像から抽出した雲データは涵養量を表すパラメーターであることが妥当と判断した． 5年分の雲画像を用い，降雪時の雲を正例としたCNNによ...