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J-GLOBAL ID：201702252720827448   整理番号：17A0361822

気象パターンサブサンプリングに基づく極値降雨量の地域モデル【Powered by NICT】

A regional model for extreme rainfall based on weather patterns subsampling

著者 (7件)： Evin G. (Univ. Grenoble Alpes, LTHE, 38000 Grenoble, France) ,  Evin G. (CNRS, LTHE, 38000 Grenoble, France) ,  Blanchet J. (Univ. Grenoble Alpes, LTHE, 38000 Grenoble, France) ,  Blanchet J. (CNRS, LTHE, 38000 Grenoble, France) ,  Paquet E. (EDF - DTG, 21 Avenue de l’Europe, BP 41, 38040 Grenoble Cedex 9, France) ,  Garavaglia F. (EDF - DTG, 21 Avenue de l’Europe, BP 41, 38040 Grenoble Cedex 9, France) ,  Penot D. (EDF - DTG, 21 Avenue de l’Europe, BP 41, 38040 Grenoble Cedex 9, France)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 541  号： PB  ページ： 1185-1198  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： 多くの降雨発生器は降雨観測の統計的性質は,気象パターンによる物理的なプロセスと関係付けできるという仮定に依存している。MEWP(多指数関数的気象パターン)モデルは,このクラスに属する。日雨量モデルでは,しきい値以上の極値は指数関数的に分布し,各季節と大気循環パターンであった。この降雨化合物分布の応用の広い範囲は,そのロバスト性と信頼性を実証した。しかし,最近の研究はMEWPは特異的領域(例えばフランスの南東部)における最も極端な降雨事象を過小評価する傾向があることを示した。本論文では,一般化MEWPモデル:MDWP(分布の多元気象パターン)モデルの異なるバージョンを適用した。MDWPモデルでは,指数分布は,より重い尾部を持つ分布で置換した,一般化パレート分布(GPD)である。残念なことに,MDWPモデルの局所応用は,ロバスト性と過剰適合問題の欠如を明らかにした。この問題を解決するために,MDWPモデルの地域バージョンを提案した。過剰のための地域化アプローチの様々な選択肢を精査した(例えばスケール因子の選択,各サイトの近傍に基づく均一領域の試験,分布モデリング極端な降雨の選択)。フランスの南半分をカバーする長期日降雨量時系列に対する局所及び地域モデルの性能を比較した。これらの応用は,重い裾をもつ分布を有する局所モデルはロバスト性の欠如を示すことが分かった。比較では,モデルのロバスト性の印象的な改善は,地域バージョンで得られた,信頼性の損失なしである。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： フランス共和国 ,  大気循環 ,  *降雨量 ,  スケール因子 ,  ロバスト性 ,  指数分布 ,  指数関数 ,  モデリング ,  信頼性 ,  *降雨 ,  *気象
準シソーラス用語： Pareto分布 ,  日雨量 ,  統計的性質 ,  *地域モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 地域頻度解析 ,  異常降雨 ,  気象パターン

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 気象 ,  サブサンプリング ,  極値 ,  降雨量 ,  地域モデル