权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

カオス学習に基づく地球観測衛星データの時系列予測

基于混沌学习的对地观测卫星数据时间序列预测

基本信息

批准号：
01J04128
负责人：
瀬戸要
金额：
$ 2.3万
依托单位：
Saga University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2003
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-01J04128/
关键词：
カオス予測手法特徴抽出衛星データ

项目摘要

1昨年度は、カオス挙動をする地球観測衛星データの時間的・空間的な動的特性を抽出する手法の構築のため、局所再構成状態空間におけるストレンジアトラクタの挙動を調べ、変化の激しい地球観測衛星データに対して局所再構成状態空間を構成する場合、その構成法は短期的予測精度に影響を及ぼすことを確認した。昨年度は、局所再構成状態空間構成法を用いて、地球観測衛星データの予測を行なう手法の検討を行った。具体的には、エル・ニーニョ現象/ラ・ニーニャ現象の早期判定法の確立を試みた。すなわち、気象庁の定義による判定結果の情報を得るためには10ヵ月間のデータが必要であるという問題を解決し、如何に早く同じ判定結果の情報を得るかの検討を行った。その結果、提案手法の識別判定に要する期間は、10ヵ月分の数値を必ずしも必要とせず、1ヵ月間の場合があることを確認した。本年度は、気象庁からのSST(海面水温)およびSOI(南方振動指数)の月毎のデータを用いて、局所再構成状態空間構成法の埋め込み最適次元推定法の検討を行った。その結果、エル・ニーニョ現象/ラ・ニーニャ現象の早期判定のさらなる早期化を図ることができることを確認した。また、ウェーブレット解析による動的特性抽出手法を検討し、対象時系列の動的特性により基底変更を行うことの有効性を確認した。更に、衛星データにおいては、衛星軌道や大気の影響等により欠損データを含んでいる。そこで、その欠損データの推定のための手法として異種センサ・データの融合による手法を検討し、その有効性を確認した。以上、局所再構成状態空間の構成法および局所再構成状態空間における対象時系列の動的特性抽出手法を検討し、本提案手法の有効性を確認した。

1. The method of extracting the temporal and spatial characteristics of the earth observation satellite motion in the past year and the method of reconstructing the state space in the past year. The method of adjusting and transforming the motion of the earth observation satellite motion in the past year and the method of reconstructing the state space in the past year have the influence on the short-term prediction accuracy and the method of determining the short-term prediction accuracy. A new method for the reconstruction of the state space was proposed in this paper. The early determination method of concrete How to solve the problem of how to get the information of the judgment result early The result, the method of identification, the number of minutes, the number of minutes. This year, the SST(Sea Surface Temperature) and SOI(Southern Oscillation Index) of the weather pattern are discussed. The results of the study indicate that the early stage of the phenomenon can be identified. The method of extracting dynamic characteristics from image time series is discussed, and the effectiveness of dynamic characteristics is confirmed. More information, satellite orbit, satellite orbit, etc. Therefore, the methods for estimating underloss data and the methods for integrating heterogeneous server data were discussed and their effectiveness was confirmed. The method for constructing the state space of the reconstructed image is discussed, and the method for extracting the dynamic characteristics of the image time series is confirmed.