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J-GLOBAL ID：201102219232663601   整理番号：11A1094586

ニューラルネットワークを用いる農業小型流域から非特定源汚濁負荷に及ぼす動向変化の影響予測

Predicting the impacts of climate change on nonpoint source pollutant loads from agricultural small watershed using artificial neural network

著者 (5件)： Eunjeong Lee (Dep. of Landscape Architecture and Rural Systems Engineering, Seoul National Univ., Korea, Seoul) ,  Chounghyun Seong (Dep. of Landscape Architecture and Rural Systems Engineering, Seoul National Univ., Korea, Seoul) ,  Hakkwan Kim (Res. Inst. for Agricultural & Life Sciences, Seoul National Univ., Korea, Seoul) ,  Seungwoo Park (Dep. of Landscape Architecture and Rural Systems Engineering, Seoul National Univ., Korea, Seoul) ,  Moonseong Kang (Dep. of Landscape Architecture and Rural Systems Engineering, Seoul National Univ., Korea, Seoul)
資料名： Journal of Environmental Sciences (China)  (Journal of Environmental Sciences (China))
巻： 22  号： 6  ページ： 840-845  発行年： 2010年 
JST資料番号： W0313A  ISSN： 1001-0742  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,農業小型流域から非特定源(NPS)汚濁負荷に及ぼす動向変化の影響を分析する目的のため,ニューラルネットワーク(ANN)の開発および検証を記述した。流出流量は,ANNアルゴリズムを使用して推算された。ANNモデルの性能は,研究流域からの観測データを使用して検討された。シミュレーション結果は,キャリブレーションおよび検証期間の間,観察された値と良く一致した。NPS汚濁負荷は,長期モニタリングデータによって負荷-放流関係性から計算して誘導された。LAR-WG(長アシュトン研究観測-気象発生装置)モデルは,降雨データを発生させるのに用いられた。LAR-WGからの発生するデータを用いて調整されたANNモデルおよび負荷-放流関係性データを用いて,農業小型流域でのNPS汚濁負荷に及ぼす動向変化の影響を分析した。本結果から,ANNモデルは,将来流出流量およびNPS汚濁負荷を推算する際に,価値ある方法を提供できることがわかった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *農業 ,  キャリブレーション ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  測定データ ,  水流 ,  気象 ,  降雨 ,  *環境汚染
準シソーラス用語： 汚濁負荷 ,  観測データ ,  長期モニタリング ,  発生装置 ,  流出流

分類 (2件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  農業 ,  流域 ,  汚濁負荷 ,  動向 ,  影響予測