MODISデイ/ナイト観測からの地表温度の朝の変化の推定：表面エネルギーバランスモデリングへの応用

地表温度（LST）の観測は、衛星からの表面エネルギーフラックスのモニタリングにとって重要です。高時間分解能のLST観測（例えば、静止軌道からの観測）を必要とする方法は、近くの全域カバー（60°Nから60°S）を達成するためにいくつかの静止センサーが必要であるため、グローバルに適用するのが難しい場合があります。極軌道センサーから入手できるこれらのLST観測は、より高い空間解像度でのグローバルカバーを提供しますが、時間的サンプリング（二回のデイリー観測）は重要な制約をもたらす可能性があります。例えば、蒸発散と干ばつのモニタリングに使用される気候大気交換逆（ALEXI）表面エネルギーバランスモデルは、極軌道センサーから直接観測できない朝のLSTの変化の観測を必要とします。したがって、我々は、Aquaプラットフォーム上の中解像度画像スペクトロラジオメーター（MODIS）センサーからのLSTの1つのセンサーによる中頃のLST上昇を推定するためのデータマイニングアプローチを開発し、評価しました。一般的に、このデータマイニングアプローチは、静止観測に対して比較したときに、低い相対誤差（5〜10％）と統計的に有意な相関を持つ推定値を生成しました。このアプローチは、現在の静止データセットで達成できるよりも、高い空間的および時間的カバーから1つのセンサーによるALEXIの全球的でほぼリアルタイムの応用を促進します。