コロケーション（リモートセンシング）

コロケーションは、リモート センシングで 2 つ以上の異なる機器からの測定値を一致させるために使用される手順です。これは、主に 2 つの理由で行われます。同じ変数の測定値を比較する際の検証目的と、検索の実行または予測のいずれかのために 2 つの異なる変数の測定値を関連付けるためです。2 番目のケースでは、データは後で 人工ニューラル ネットワーク、統計分類アルゴリズム、 カーネル推定器、線形最小二乗法 などの何らかの統計的逆手法に入力されます。原則として、ほとんどのコロケーション問題は最近傍検索によって解決できますが、実際には他の多くの考慮事項が関係しており、最適な方法は機器の特定の一致に非常に固有です。ここでは、特定の例とともに最も重要な考慮事項のいくつかを取り上げます。

コロケーションを実行する際には、少なくとも 2 つの主要な考慮事項があります。1 つ目は、機器のサンプリング パターンです。クロス トラック スキャン衛星機器による測定のように、測定値が密で規則的である場合があります。この場合、何らかの形式の補間が 適切である可能性があります。一方、特定の検証演習用に設計された 1 回限りのフィールド キャンペーンのように、測定値がまばらである可能性があります。2 つ目の考慮事項は、機器のフットプリントです。これは、ラジオゾンデのようにポイント測定に近いものから、衛星搭載のマイクロ波放射計のように直径が数キロメートルに及ぶものまでさまざまです。後者の場合、フットプリントが小さく、サンプリングが密な別の機器と比較するときに、機器のアンテナ パターンを考慮に入れることが適切です。つまり、1 つの機器からの複数の測定値が、他の機器のフットプリントに収まります。

機器に空間的なフットプリントがあるのと同様に、時間的なフットプリントもあり、これはしばしば積分時間と呼ばれます。積分時間は通常 1 秒未満で、気象アプリケーションでは基本的に瞬時に行われますが、何らかの形式の時間平均化によってコロケーション プロセスが大幅に簡素化されるケースが多くあります。

関心のある現象の時間スケールと長さスケールの両方に基づいてコロケーションを選別する必要があります。リモート センシングやその他の測定データは、ほとんどの場合、 何らかの方法でビン化されるため、これによりコロケーション プロセスがさらに容易になります。雲や対流などの特定の大気現象は非常に一時的なので、1 時間以上の時間誤差があるコロケーションを考慮する必要はありません。一方、海氷は非常にゆっくりと移動して進化するため、1 日以上離れた測定でも役立つ場合があります。

我々が最も懸念するのは、低軌道の極軌道を周回する衛星である。静止衛星は、その寿命を通じて同じ地点を観測するからである。この図は、12時間にわたって3つの衛星に搭載されたAMSU-B機器による測定結果を示している。 これは、軌道経路と、交差するスキャンパターンの両方を示している。衛星の軌道は決定論的であり、軌道操作がなければ、特定の時刻における衛星の位置、ひいては測定ピクセルの位置を予測することができる。理論上は、所望の期間から決定方程式を逆転させることによって、コロケーションを実行できる。実際には、部分的に処理されたデータ（通常、レベル1b、1c、またはレベル2と呼ばれる）には、各測定ピクセルの座標が含まれており、これらの座標を最近傍検索に単純に渡すのが一般的である。前述のように、衛星データは常に何らかの方法でビニングされる 。少なくとも、データは極から極まで広がる帯状に配置される。調査区域には期間とおおよその位置が記されたラベルが付けられます。

ラジオゾンデは、衛星や他のリモートセンシング機器よりも正確かつ直接的に大気変数を測定するため、コロケーション研究にとって特に重要です。さらに、ラジオゾンデのサンプルは、事実上、瞬間的なポイント測定です。気象観測気球で運ばれるラジオゾンデの問題の 1 つは、気球のドリフトです。^[1]では、 気球発射から半径 50 km 以内にあるすべての衛星ピクセルを平均化することで、この問題に対処しています。

通常、一定のサンプリングレートを持つか、測定時間を含む高解像度のゾンデデータを使用すると、風データから横方向の動きを追跡できます。低解像度のデータでも、一定の上昇率を仮定することで動きを近似できます。最後の短い部分を除いて、上の図では直線的な上昇が明確に確認できます。気球の上昇率は次の式で表されます。

^[2]

${\displaystyle v={\sqrt {\frac {gkh(1-R_{a}/R_{s})}{c_{D}}}}}$

ここで、g は重力加速度、k は気球の高さ h と表面積 A をその体積に関連付けます。V = khA 、 R sは気球の等価「 気体 定数」 、_R a は_空気の気体定数、c _{D は}気球の抗力係数です。各定数に適切な値を代入すると、 k =1. (気球は完全な円筒)、h =2. m、c _D  = 1.、R _{a はヘリウムの気体定数で、上昇率は 4.1 m/s になります。これを、1992 年から 2003 年までの 11 年間に}ポーラーシュテルン研究船から発射されたすべてのラジオゾンデをまとめたヒストグラムに示されている値と比較してください。

同化データや再解析データ などのグリッド データの場合、比較の種類を問わず、 補間が最も適切な方法であると考えられます。グリッド内では、物理的な位置と時間の両方で特定のポイントを簡単に見つけることができ、最も近いポイント間で補間が実行されます。線形補間(双線形補間、三線形補間など) が最も一般的ですが、三次補間も使用されますが、余分な計算オーバーヘッドがかかるため、おそらく割に合いません。対象の変数の変化率が比較的滑らかな場合 (温度は、他の大気変数にはない拡散メカニズム、放射伝達があるため、この良い例です)、補間によって、コロケーションに関連するエラーの多くを排除できます。

補間は、 Landsatのようなクロストラックスキャン機器など、多くの種類の衛星機器にも適している可能性があります。^[3]では、先進マイクロ波サウンディングユニット（AMSU）から得られたデータが、わずかに異なる三線補間を使用して補間されています（ただし、コロケーションの目的ではありません）。単一のスキャントラック内の測定値はほぼ長方形のグリッドに配置されているため、双線補間を実行できます。時間の前後両方で最も近い重複スキャントラックを検索することにより、空間補間を時間的に補間できます。この手法は、スキャン角度がすでに考慮されているため、生の輝度温度よりも導出された量の方が適しています。

円形の走査パターンを持つ高性能マイクロ波放射計-EOS（AMSR-E）装置のような、より不規則なサンプリングパターンを持つ装置の場合、カーネル推定などのより一般的な形式の補間が必要になります。この特定の装置やSSM / Iで一般的に使用される方法は、規則的にグリッド化された空間ビン内の単純な日平均です。^[4]

中～長寿命の大気トレーサーの測定値を2 つ目の機器で共存させるには、軌跡を実行すると精度を大幅に向上できます。また、解析も多少簡素化されます。軌跡は、測定場所から前後に、また目的の時間ウィンドウ間で実行されます。輸送によって引き起こされるトレーサーの変化による誤差が除去されたため、許容可能な時間ウィンドウが長くなったことに注意してください。トレーサーの寿命は、使用するのに適したウィンドウです。軌跡は時間ウィンドウ内のすべての時点の位置を提供するため、2 つ目の機器からの複数の測定値を確認する必要はありません。軌跡内のすべての時間は、距離基準について確認されますが、非常に狭いウィンドウ内です。または、2 つ目の機器の測定の正確な時間が、軌跡内で補間されます。しきい値を下回る最小の距離誤差のみが使用され、結果として距離基準をより小さくすることができます。

Pol-Ice キャンペーン中に取得された海氷の厚さと輝度温度の共存は、多くの最も重要な原則を示すとともに、個々のケースを考慮する必要があることを示す優れた例です。Pol-Ice キャンペーンは、土壌水分および海洋塩分衛星の打ち上げに備えて、SMOS-Ice プロジェクトの一環として 2007 年 3 月に北バルト海で実施されました。SMOS 機器の周波数が低いため、海氷の厚さに関する情報が得られることが期待され、キャンペーンでは海氷の厚さと放射輝度温度の両方の測定が行われました。輝度温度は、航空機に搭載された EMIRAD L バンドマイクロ波放射計 ^[5]で測定されました。氷の厚さは、ヘリコプターで運ばれた EM Bird 氷厚計で測定されました。EM Bird は、氷と水の界面の位置を決定するインダクタンス測定と、氷表面の高さを測定するレーザー高度計 を組み合わせて、氷の厚さを測定します。 ^[6] 上の地図は、両方の計器の飛行経路を示していますが、ほぼ一致していますが、明らかにパイロットのエラーの影響を受けています。

両航空機の飛行経路はほぼ直線であったため、コロケーション プロセスの最初のステップは、すべての同時飛行を、x軸を横方向の距離、y軸を横方向の距離とする直交座標に変換することでした。このように、コロケーションは、 x距離のみを一致させる大まかな方法​​と、両方の座標を一致させるより正確な方法の 2 つの方法で実行できます。

さらに重要なのは、放射計のフットプリントサイズがEM Birdメーターのフットプリントサイズよりも何倍も大きいことです。左の図は、放射計のアンテナ応答関数を示しています。最大値の半分での全幅は31度です。^[5] 航空機は約500メートルで飛行していたため、これは200メートル以上のフットプリントサイズに相当します。一方、EM Birdのフットプリントサイズは約40メートルで、サンプル間隔はわずか2〜4メートルでした。^[6] 悪い結果をもたらす最も近い隣人を見るのではなく、各放射計測定に対して厚さ測定の加重平均が実行されました。重みは、約45度までほぼ完全なガウス分布である放射計応答関数に基づいて計算されました。飛行経路に沿った距離に基づいてポイントを除外できます。海氷放射率フォワードモデル計算の検証のために、各厚さ測定に対して放射率計算を実行し、放射計フットプリント全体で平均化することで、これをさらに改良しました。 ^[7]

下の図は、Pol-Ice キャンペーンで使用された各機器からの相対的な測定位置を示しています。2 つのオーバーパスが表示されています。1 つは EMIRAD 放射計を搭載した飛行機からのもので、もう 1 つは EM Bird 機器を搭載したヘリコプターからのものです。x 軸は飛行経路の線に沿っています。EMIRAD フットプリントは線で描かれ、EM Bird インダクタンス測定は円で、LIDAR 測定は点で表されています。