| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| B-2 |
| セッション名 |
| 宇宙・航行エレクトロニクス |
| 講演日 |
| 2019/03/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| 52号館 101教室 |
| 講演番号 |
| B-2-23 |
| タイトル |
| AMSR時空間データを用いた変動パターン解析 |
| 著者名 |
| ○今岡啓治, 可知美佐子, |
| キーワード |
| マイクロ波放射計, AMSR, 気候変動, 機械学習 |
| 抄録 |
| 1970年代から継続的に行われてきた人工衛星搭載型マイクロ波放射計による観測により，現在では30～40年規模のデータが蓄積され，ようやく気候変動の一端を捉えることができるようになった．近年様々な分野で用いられる機械学習的なアプローチは，このような人工衛星データ解析にも有用と考えられる．本報告では，熱帯太平洋域におけるマイクロ波放射計AMSR-Eによる海面水温データに対して自己組織化マップ（SOM）を適用することにより，代表的な気候変動パターンとしてエルニーニョ現象の解析を試行し，監視海域におけるインデックス等との比較を行った． |
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