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J-GLOBAL ID：201702265512447579   整理番号：17A0312705

情報エントロピー法に基づく地下水モデリングの不確実性の平均化を評価するBayesモデル【Powered by NICT】

Assessing Bayesian model averaging uncertainty of groundwater modeling based on information entropy method

著者 (5件)： Zeng Xiankui (Key Laboratory of Surficial Geochemistry, Ministry of Education, School of Earth Sciences and Engineering, State Key Laboratory of Pollution Control and Resource Reuse, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wu Jichun (Key Laboratory of Surficial Geochemistry, Ministry of Education, School of Earth Sciences and Engineering, State Key Laboratory of Pollution Control and Resource Reuse, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wang Dong (Key Laboratory of Surficial Geochemistry, Ministry of Education, School of Earth Sciences and Engineering, State Key Laboratory of Pollution Control and Resource Reuse, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Zhu Xiaobin (Key Laboratory of Surficial Geochemistry, Ministry of Education, School of Earth Sciences and Engineering, State Key Laboratory of Pollution Control and Resource Reuse, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Long Yuqiao (Nanjing Hydraulic Research Institute, Nanjing, China)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 538  ページ： 689-704  発行年： 2016年07月 
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： 地下水概念化不確実性のために,多重モデル法は通常使用され,対応する不確実性はMarkov連鎖モンテカルロ(MCMC)とベイズモデル平均化(BMA)法を統合することにより推定した。一般に,分散法を用いてBMA予測の不確実性を測定した。アンサンブル予測の全分散はモデルとの間のモデル分散,パラメータと概念モデルから誘導された不確実性を表すに分解した。しかし,確率分布の不確実性は分散だけで定量化包括的にできない。情報エントロピー理論に基づく新しい測定法を本研究で提案した。理想的な相互排他的集団網羅的条件を満たすことは困難実際BMAプロセスのために,BMA予測不確実性は,パラメータ,概念モデル,重複不確実性に分解できた。重複不確実性は相関モデル構造からの予測の組合せにより誘導される。本論文では,五つの単純な解析関数を最初に分散と情報エントロピー法の実現可能性を例証した。離散分布例を情報エントロピーを分散よりモデルの不確実性を記述するのにより適切であることを示した。二連続分布例を二つの方法は正規分布を測定するのに一致し,情報エントロピーである分散よりも二峰性分布を記述するのにより適切であることを示す。BMA不確実性分解の二例を二つの方法が単峰形BMA予測の不確実性を評価する上で相対的に一致したことを示した。情報エントロピーは二峰性BMA予測の不確実性分解を記述するにはより有益である。,合成地下水モデルに基づいて,分散と情報エントロピー法は,地下水モデリングのBMA不確実性を評価した。地下水BMA予測の不確実性評価は,解析関数例のそれと一致した。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： アンサンブル予報 ,  *地下水 ,  正規分布 ,  モンテカルロ法 ,  確率分布 ,  *不確実性 ,  解析関数
準シソーラス用語： 不確実性評価 ,  地下水モデル ,  概念モデル ,  MCMC ,  多重モデル ,  Bayes法 ,  *地下水モデリング ,  *情報エントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地下水モデリング ,  不確実性評価 ,  Bayesモデル平均化 ,  分散 ,  情報エントロピー

分類 (1件)： 流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 情報エントロピー ,  地下水モデリング ,  不確実性 ,  平均 ,  評価 ,  Bayesモデル