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J-GLOBAL ID：201702275422064562   整理番号：17A0361762

フラッシュ洪水検出の精度に対する定量的降水量推定値の気候学的調整の影響【Powered by NICT】

The impacts of climatological adjustment of quantitative precipitation estimates on the accuracy of flash flood detection

著者 (7件)： Zhang Yu (National Water Center, NOAA National Weather Service, Silver Spring, MD, United States) ,  Reed Sean (Mid-Atlantic River Forecast Center, NOAA National Weather Service, State College, PA, United States) ,  Gourley Jonathan J. (NOAA National Severe Storm Laboratory, Norman, OK, United States) ,  Cosgrove Brian (National Water Center, NOAA National Weather Service, Silver Spring, MD, United States) ,  Kitzmiller David (National Water Center, NOAA National Weather Service, Silver Spring, MD, United States) ,  Seo Dong-Jun (University of Texas at Arlington, Arlington, TX, United States) ,  Cifelli Robert (NOAA Earth System Research Laboratory, Boulder, CO, United States)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 541  号： PA  ページ： 387-400  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： 米国国立気象サービス(NWS)によって作られたマルチセンサ降水量推定(MQPEs)は非定常バイアスを受ける。MQPEs単独の気候学的調整,調整とモデルキャリブレーションの複合影響の影響を定量化し,シミュレートされた洪水ピークの大きさの精度と洪水事象を検出すること。著者らの研究は米国の中部大西洋地域,小さい(<500km~2)および大(>500km~2)流域に分類される19流域に基づいている。この地域の1997 2013上のNWSアーカイバルMQPEsは同時雨量計月降水量蓄積に適合するように調整した。生および調整MQPEsは,NWS分布型水文モデルのしきい値周波数フレームワーク(DHM TF)への入力として機能する。DHM-TFによる二実験を行った。最初のものは,キャリブレーションされていないモデルシミュレーションにより調整単独の影響を検討したが,第二のものは,洪水事象の検出に調整とキャリブレーションの化合物の影響に焦点を当てた。キャリブレーションされていないモデルシミュレーションは,小流域のための洪水ピークの広い過小評価を示し,大流域をoverestimation。キャリブレーションの前に,調整のみでは小流域と大流域のためのシミュレートされた洪水ピークの大きさを減少させる傾向がある同様,2004 2013上の低下を経験したすべての流域の95%であった。結果は小流域の大部分はバイアス(改善を経験している流域の0%)の向上,または劣化を経験しないことである。対照的に,大きいものの大部分(73%)はバイアスの改善を示した。検出実験の結果は,調整の役割は小流域のためのキャリブレーション,の25%だけで較正されたパラメータとの調整後バイアス減少を示すことにより減少しないことを示した。さらに,キャリブレーションは誤警報(例えば,誤警報率は較正されたパラメータを用いた小流域のためのキャリブレーション後0.28~0.19から)を減少させるのに比較的有効であることが示された;が検出率に及ぼすその影響が混合している。例として,キャリブレーションを行った後実際に-Y事象の検出率は小流域のための低下(0.4から0.28へ,及び生と調整MQPE,それぞれ0.28から0.19まで)。これらの混合結果はMQPEsの誤差,基準雨量計分析における条件付きバイアス,及び水文モデルの構造的欠陥の間の複雑な相互作用を強調する。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： 大流域 ,  雨量計 ,  水文モデル ,  *降水量 ,  月雨量 ,  気象 ,  小流域 ,  *推定量 ,  流域 ,  *気候学 ,  バイアス ,  *洪水
準シソーラス用語： 検出率 ,  誤警報 ,  モデルシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： フラッシュ洪水 ,  沈殿 ,  水文モデル ,  検出

分類 (1件)： 流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (6件)： フラッシュ ,  洪水 ,  定量 ,  降水量 ,  推定値 ,  気候学