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J-GLOBAL ID：201702222927665264   整理番号：17A0079054

SCSモデルに基づく新疆被川流域の流出シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Runoff simulation based on SCS mode in Bortala River Basin in Xinjiang

著者 (4件)： Wang Jinjie (College of Resources and Environment Science, Xinjiang University, Key Laboratory of Oasis Ecology of Ministry of Education) ,  Ding Jianli (College of Resources and Environment Science, Xinjiang University, Key Laboratory of Oasis Ecology of Ministry of Education) ,  Zhang Cheng (Xinjiang Vocational and Technical College of Communications) ,  Zhang Zhe (College of Resources and Environment Science, Xinjiang University, Key Laboratory of Oasis Ecology of Ministry of Education)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 7  ページ： 129-135  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 乾燥(上流 CONSERVATION SERVICE)モデルが乾燥地域の地表流出シミュレーションにおける適用性を探求するために、新疆の被被の上流の温泉流域を例にした。本稿では,2013年の融雪期における18月の降雨量,日径の流量及び衛星同期観測データを用いて,日モデル,土壌水分吸収の平衡原理及び地表温度-植生指数の特徴空間に基づいて土壌水分を逆転させる方法を提案した。本論文では,流域規模の降雨と積雪の混合水流出のためのSCSモデルパラメータの改良アルゴリズムを研究し,中国の”高分解能”16M分解能リモートセンシング画像とLANDSAT8 OLI 30Mマルチ光譜遥画像を用いてモデルデータを提供した。パラメータモデルを用いて改良したSCSモデルと従来のSCSモデルによる流出シミュレーションを行い、前者のシミュレーション値は後者より実測値に近く、両者のモデル検証段階のNASH効率係数はそれぞれ0.66と0.38であり、相対誤差係数はそれぞれ17%、27%であった。研究結果によると、リモートセンシングを用いて地表パラメータを反転させ、飽和と含水量を結合してSCSモデルパラメータを計算する方法は面積が大きく、データが乏しい温泉流域において実行可能性と実用性がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： リモートセンシング ,  分解能 ,  温泉 ,  *新疆ウイグル自治区 ,  土壌水 ,  乾燥地帯 ,  含水量 ,  地表温度 ,  地表面 ,  積雪 ,  降雨量 ,  *流域 ,  高分解能
準シソーラス用語： モデル検証 ,  モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： remote sensing ,  models ,  runoff ,  Landsat8 image ,  soil moisture inversion ,  runoff simulation

分類 (2件)： 流出解析  (DC07030N) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： モデル ,  新疆 ,  川 ,  流域 ,  流出 ,  シミュレーション