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J-GLOBAL ID：201702223024751673   整理番号：17A0197489

CARTアルゴリズムに基づく夏の干ばつ予測モデルの研究と応用【JST・京大機械翻訳】

Research on summer drought prediction model based on CART algorithm

著者 (4件)： Wang Wei (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology) ,  Xue Fengchang (School of Geography and Remote Sensing, Nanjing University of information Science & Technology) ,  Shi Dawei (Lianyungang Meteorological Bureau) ,  Wang Xiaojie (School of Atmospheric Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology)
資料名： Qixiang Kexue  (Qixiang Kexue)
巻： 36  号： 5  ページ： 661-666  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2436A  ISSN： 1009-0827  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 標準化降雨蒸発散指数(SPEI)を用いて,干ばつが発生するかどうかを判定するための基準として使用した。本論文では,データマイニング法に基づくCARTアルゴリズムを用いて,夏の西太平洋亜熱帯高気圧,西太平洋亜熱帯高強度指数,準二年振動(QBO),東アジア夏季モンスーン指数(,),夏太平洋の10年振動(PDO),エルニーニョ指数などのいくつかの気候因子と干ばつの関係を検討した。分類決定木を構築し,干ばつ予報ルールセットを得て,干ばつ予測モデルを確立した。予報モデルは各気候因子を入力変数とし、干ばつを目的変数とする。1955年から2012年までの平均気温と月降水量データに基づいて,商の夏の58年のSPEI指数を干ばつの判定基準として計算した。入力変数として同時期の複数の気候因子データを用いて,ランダムに46年のデータを選択して,7つの分類規則集合を得て,分類精度は%%であった。残りの12 Aを用いたデータ検証では,精度は91.67%に達した。結果は,CARTアルゴリズムに基づく干ばつ予測モデルの実現可能性,科学性,有効性,および干ばつ研究理論の一貫性を立証し,干ばつモデルの研究と季節的予測のための科学的かつ効果的な新アイデアを提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 標準化 ,  エルニーニョ ,  西太平洋 ,  平均気温 ,  *干ばつ ,  月雨量 ,  *夏 ,  ディシジョンツリー ,  亜熱帯 ,  *予測モデル ,  判定基準 ,  太平洋 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 気候因子 ,  *CART , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： SPEI ,  Drought ,  CART algorithm

分類 (3件)： 大気大循環,熱帯気象  (DC05060G) ,  大規模擾乱,台風,大気重力波  (DC05070R) ,  気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (7件)： CART ,  アルゴリズム ,  夏 ,  干ばつ ,  予測モデル ,  研究 ,  応用