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dc.contributor.author山口, 弘誠ja
dc.contributor.author堀池, 洋祐ja
dc.contributor.author中北, 英一ja
dc.contributor.alternativeYAMAGUCHI, Koseien
dc.contributor.alternativeHORIIKE, Yosukeen
dc.contributor.alternativeNAKAKITA, Eiichien
dc.date.accessioned2018-02-23T00:18:40Z-
dc.date.available2018-02-23T00:18:40Z-
dc.date.issued2017-09-
dc.identifier.issn0386-412X-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2433/229367-
dc.description.abstractInitial condition is difficult to determine for Numerical Weather Prediction of rainfall prediction. Data assimilation (DA) is expected to improve the initial condition in the model. This study examines the influence of the low-temperature on the generation of convective clouds. A wider region is used for assimilation in to evaluate low-temperature area in middle atmosphere. A case study in west Japan is performed for verification. As a result, the convective clouds over Rokko mountains can be predicted due to reproduction of low-temperature mass by data assimilation.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isojpn-
dc.publisher京都大学防災研究所ja
dc.publisher.alternativeDisaster Prevention Research Institute, Kyoto Universityen
dc.subjectXバンドレーダーja
dc.subject短時間降水予測ja
dc.subjectデータ同化ja
dc.subject降水粒子判別ja
dc.subject低温域ja
dc.subjectX-band radaren
dc.subjectShort lead time rainfall predictionen
dc.subjectHydrometer classificationen
dc.subjectData assimilationen
dc.subjectLow-temperature areaen
dc.subject.ndc519.9-
dc.titleXRAINのアンサンブル同化によるメソ対流系発生時における大気中下層の解析ja
dc.title.alternativeUsing Ensemble Assimilation of XRAIN Data for Analyzing Generation of the Mesoscale Convective System in Middle-Low Levelsen
dc.typedepartmental bulletin paper-
dc.type.niitypeDepartmental Bulletin Paper-
dc.identifier.ncidAN00027784-
dc.identifier.jtitle京都大学防災研究所年報. Bja
dc.identifier.volume60-
dc.identifier.issueB-
dc.identifier.spage615-
dc.identifier.epage621-
dc.textversionpublisher-
dc.sortkey31-
dc.relation.urlhttp://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/publications/nenpo/-
dcterms.accessRightsopen access-
dc.identifier.pissn0386-412X-
dc.identifier.jtitle-alternativeDisaster Prevention Research Institute Annuals. Ben
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