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J-GLOBAL ID：201502256537597201   整理番号：15A0529923

アンサンブルベイズ予測システム パートI:理論とアルゴリズム

Ensemble Bayesian forecasting system Part I: Theory and algorithms

著者 (3件)： HERR Henry D. (Office of Hydrologic Dev., National Weather Serv., Building SSMC II, 1325 East West Highway, Silver Spring, MD 20910 ...) ,  KRZYSZTOFOWICZ Roman (Dep. of Systems Engineering, Univ. of Virginia, P.O. Box 400747, Charlottesville, VA 22904-4747, USA) ,  KRZYSZTOFOWICZ Roman (Dep. of Statistics, Univ. of Virginia, P.O. Box 400747, Charlottesville, VA 22904-4747, USA)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 524  ページ： 789-802  発行年： 2015年05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： 2001年にその理論が出版されたアンサンブルベイズ予測システム(EBFS)は河川観測所での水位,流量あるいは水量についての離散時間,連続状態,非定常確率過程の総不確実性を定量化する目的で開発された。EBFSは次の3つのコンポーネントで構築されている:ランダムな入力に関連する不確実性をシミュレートする入力アンサンブル予報(IEF),決定論的水文モデル(任意の複雑さの),水文不確実性(入力以外のすべての不確実性の集合体)をシミュレートする水文不確実性プロセッサ(HUP)。既往の研究では許容可能なサンプリング誤差を達成するために,アンサンブル・サイズは数百オーダー(確率河川水位予測と確率洪水予報の場合),あるいはさらに数千オーダー(水位確率遷移予測のために)でなければならないとしていた。この多くの回数を水文モデルに実行させるのに必要な計算時間は,簡単なシミュレーションを運用上実行不可能なものにしてしまう。このことは,解析的メタガウスHUPをフル活用し,水文モデルの実行後に複数のアンサンブルメンバーを生成するランダム化アンサンブルベイズ予測システム(EBFSR)開発の動機付けとなっている。そして補助的ランダム化は気象入力アンサンブルの必要なサイズを小さくし,大規模なベイズアンサンブル予測の生成を運用上可能とした。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *Bayes推定 ,  システム ,  *アンサンブル予報 ,  *水文モデル ,  流量 ,  水位 ,  洪水予報 ,  CPU時間 ,  シミュレーション ,  理論 ,  アルゴリズム ,  確率過程 ,  河川
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  河川水位 ,  河川流量 ,  予測システム

分類 (1件)： 流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： アンサンブル ,  予測システム ,  パート ,  理論 ,  アルゴリズム