文献

J-GLOBAL ID：201702217812976295   整理番号：17A0316539

空間的近接性と流域特性を用いた地域洪水頻度解析:分位点回帰対パラメータ回帰手法【Powered by NICT】

Regional flood frequency analysis using spatial proximity and basin characteristics: Quantile regression vs. parameter regression technique

著者 (2件)： Ahn Kuk-Hyun (Northeast Climate Science Center, University of Massachusetts Amherst, MA, United States) ,  Palmer Richard (Dept. of Civil and Environmental Engineering, University of Massachusetts Amherst, MA, United States)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 540  ページ： 515-526  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 回帰に基づく地域洪水頻度解析(RFFA)法の広範な使用にもかかわらず,大部分は通常の最小二乗(OLS)または一般化最小二乗(GLS)のいずれかに基づいている。空間遅延モデル(SLM)と空間的誤差モデル(SEM)を用いて「空間的近接に基づくRFFA法を提案した。提案した方法は,二種類の枠組み:分位点回帰法(QRT)とパラメータ回帰法(PRT)によって表現した。QRTは平均再現期間(ARI)2 5 10 20,および100年の洪水分位数のための予測方程式を開発し,PRTは選択した分布の三パラメータの予測を提供した。提案した方法は,米国北東部における237流域から30流域特性を組み込んだデータを用いて試験した。結果は,一般化極値(GEV)分布を研究ゲージにおける洪水頻度を表す適切なことを示した。,流域面積,河川網,および降水の季節性は,QRTとPRTによる予測モデリングにおける最も効果的な説明変数であることが分かった。「空間的近接に基づくRFFA法は,より簡単な方法と比較して信頼できる洪水分位数推定値を提供した。QRTと比較して,PRTは,その精度と計算単純性のために,推奨される。本論文で示した結果は,未観測サイトでの洪水分析に関心のある水文学者のための1つの可能な指標として役立つ可能性がある。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 推定量 ,  *流域特性 ,  水文学 ,  *洪水頻度 ,  *洪水 ,  *流域 ,  流域面積 ,  モデリング ,  最小二乗法
準シソーラス用語： 河川網 ,  一般化極値 ,  予測式 ,  再現期間 ,  *洪水頻度解析 ,  *近接性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 地域洪水頻度解析(RFFA) ,  空間的近接 ,  空間遅延モデル(SLM) ,  空間誤差モデル(SEM) ,  分位点回帰法(QRT) ,  パラメータ回帰法(PRT)

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 流域特性 ,  地域 ,  洪水頻度解析 ,  パラメータ ,  手法