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J-GLOBAL ID:201302287966665620   整理番号:13A0832258

脱窒と分解モデルの長期感度解析

A long-term sensitivity analysis of the denitrification and decomposition model
著者 (14件):
資料名:
巻: 43  ページ: 26-36  発行年: 2013年05月 
JST資料番号: W1588A  ISSN: 1364-8152  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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感度解析(SA)が脱窒-分解(DNDC)モデルに対して実施されてきたが,長期間にわたる総合SAが不足している。本研究は計算機コード出力に対するベイズ解析(BACCO)手法を感度解析ソフトウェア(GEM-SA)の為のガウスエミュレーションマシンと共に使用して,土壌有機炭素(dSOC),亜酸化窒素放出(N2O),春播コムギ穀粒収率の年次変化予測に対するDNDCの長期SAを実施した。広範な27の非気候入力パラメータをSAの為に選択し,アルバータ,Three Hillsの86年(1921-2006)で記録された気象データを用いた。このSAを2段階から構成した:1)予備BACCO GEM-SAを実施し,より正確なエミュレータサンプリング手法を同定し,モデル結果に小さな影響しか持たないパラメータを除外;そして2)最終BACCO GEM-SAを,有意な入力パラメータだけを変えたエミュレータ訓練運転で得た最適入力設計セットに依って実施。得られた結果は,ミニマックスラテン超方格サンプリング手法がLP-τ手法を凌駕しより高いエミュレータ精度を持つことを示した。第1段階BACCO GEM-SAに於いて27入力パラメータの多くはこの3出力に殆ど寄与しなかった。BACCO GEM-SAの第2段階で,その等の総合効果が全出力の10%以上の変化に寄与する入力パラメータが僅か3(dSOCの場合)と6(N2Oと収率の場合)個が存在した。選択したパラメータの中で,初期土壌有機炭素と粘土含有量は非常に重要であり,これ等3出力全ての結果の決定に於いて重要であった。粘土含有量や尿素肥料量と言った幾つかのパラメータの感度は,年で大きく変動した。これは単年度SAがモデル予測における長期パラメータ効果を過大或は過小予測することを示唆した。BACCO GEM-SA手法に依る2段手順は,SA精度を改善し,モデル検証とパラメタリゼーションに関する重要な情報を提供した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (2件):
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環境工学一般  ,  土壌管理 
タイトルに関連する用語 (5件):
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