SMILES Level 2 データ処理における逆問題の解析手法

Material type: 文書・図像類

Author: 眞子, 直弘ほか

Publisher: 宇宙航空研究開発機構(JAXA)

Publication date: 2014-03-31

Material Format: Digital

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NDC: -

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Note (General)：: SMILES 地上データ処理では校正済み輝度温度スペクトル（Level 1B データ）から微量気体分子の混合比鉛直分布等（Level 2 データ）を導出する際に逆問題を取り扱う．測定から得られる情報が十分でない場合，外部から付加的な情報を与えて解を安定化させる必要があるが，そのために様々な数学的手...

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Material Type: 文書・図像類
Title: SMILES Level 2 データ処理における逆問題の解析手法
Author/Editor: 眞子, 直弘
鈴木, 睦
佐野, 琢己
今井, 弘二
光田, 千紘
山田, 道夫
竹広, 真一
塩谷, 雅人
Manago, Naohiro
Suzuki, Makoto
Sano, Takuki
Imai, Koji
Mitsuda, Chihiro
Yamada, Michio
Takehiro, Shinichi
Shiotani, Masato
Author Heading: 眞子, 直弘
鈴木, 睦
佐野, 琢己
今井, 弘二
光田, 千紘
山田, 道夫
竹広, 真一
塩谷, 雅人
Manago, Naohiro
Suzuki, Makoto
Sano, Takuki
Imai, Koji
Mitsuda, Chihiro
Yamada, Michio
Takehiro, Shinichi
Shiotani, Masato
Publication, Distribution, etc.: 宇宙航空研究開発機構(JAXA)
Publication Date: 2014-03-31
Publication Date (W3CDTF): 2014-03-31
Alternative Title: Inverse analysis methods for SMILES Level 2 data processing
Periodical title: 宇宙航空研究開発機構研究開発報告: 宇宙科学情報解析論文誌: 第3号 = JAXA Research and Development Report: Journal of Space Science Informatics Japan: Volume 3
No. or year of volume/issue: JAXA-RR-13-010
Volume: JAXA-RR-13-010
Pages: 109-118
ISSN (Periodical Title): ISSN : 1349-1113
Text Language Code: jpn
Subject Heading: Inverse Analysis
Regularization
Target Audience: 一般
Note (General): SMILES 地上データ処理では校正済み輝度温度スペクトル（Level 1B データ）から微量気体分子の混合比鉛直分布等（Level 2 データ）を導出する際に逆問題を取り扱う．測定から得られる情報が十分でない場合，外部から付加的な情報を与えて解を安定化させる必要があるが，そのために様々な数学的手法が考案されている．本研究ではOptimal Estimation Method (OEM), Tikhonov Regularization Method (TRM), Maximum Entropy Method (MEM) の3 つの正則化法について比較を行い，SMILES のデータ解析に適した方法を調べた．その結果，OEM + TRMのハイブリッド法を用いると多くの場合において最も良い結果が得られることが分かった．
In the SMILES Level 2 data processing, an inverse problem occurs when deriving mixing ratios of trace gas species from observed brightness temperature spectra. If the information content from the observation is not enough, it is necessary to give additional information from outside to stabilize the solution, and there exist a lot of mathematical techniques for such purposes. In this research, we compared three regularization methods, namely Optimal Estimation Method (OEM), Tikhonov Regularization Method (TRM), and Maximum Entropy Method (MEM), and investigated the most favorable regularization method for SMILES. It turned out that in most cases a hybrid method of OEM + TRM gives the best solution.
形態: カラー図版あり
Physical characteristics: Original contains color illustrations
資料番号: AA0062302012
レポート番号: JAXA-RR-13-010
Access Restrictions: 限定公開
Periodical Title (NCID): AA1192675X
https://ci.nii.ac.jp/ncid/AA1192675X
Data Provider (Database): 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
Original Data Provider (Database): 宇宙航空研究開発機構 : 宇宙航空研究開発機構リポジトリ