文献

J-GLOBAL ID：201702210960641248   整理番号：17A1020220

中国南西部のカルスト流域における湧泉流量の状態空間予測【Powered by NICT】

State-space prediction of spring discharge in a karst catchment in southwest China

著者 (16件)： Li Zhenwei (Key Laboratory for Agro-Ecological Processes in Subtropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China) ,  Li Zhenwei (Huanjiang Observation and Research Station for Karst Ecosystem, Chinese Academy of Sciences, Huanjiang 547100, China) ,  Xu Xianli (Key Laboratory for Agro-Ecological Processes in Subtropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China) ,  Xu Xianli (Huanjiang Observation and Research Station for Karst Ecosystem, Chinese Academy of Sciences, Huanjiang 547100, China) ,  Liu Meixian (Key Laboratory for Agro-Ecological Processes in Subtropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China) ,  Liu Meixian (Huanjiang Observation and Research Station for Karst Ecosystem, Chinese Academy of Sciences, Huanjiang 547100, China) ,  Li Xuezhang (Key Laboratory for Agro-Ecological Processes in Subtropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China) ,  Li Xuezhang (Huanjiang Observation and Research Station for Karst Ecosystem, Chinese Academy of Sciences, Huanjiang 547100, China) ,  Zhang Rongfei (Key Laboratory for Agro-Ecological Processes in Subtropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China) ,  Zhang Rongfei (Huanjiang Observation and Research Station for Karst Ecosystem, Chinese Academy of Sciences, Huanjiang 547100, China) ,  Zhang Rongfei (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Wang Kelin (Key Laboratory for Agro-Ecological Processes in Subtropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China) ,  Wang Kelin (Huanjiang Observation and Research Station for Karst Ecosystem, Chinese Academy of Sciences, Huanjiang 547100, China) ,  Xu Chaohao (Key Laboratory for Agro-Ecological Processes in Subtropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China) ,  Xu Chaohao (Huanjiang Observation and Research Station for Karst Ecosystem, Chinese Academy of Sciences, Huanjiang 547100, China) ,  Xu Chaohao (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 549  ページ： 264-276  発行年： 2017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： 南西中国は世界最大の連続カルスト地域の一つである。は約百七十万人が中国南西部のカルスト泉から誘導された水に大きく依存していると推定される。しかしは,この地域における水道の限られた量である。さらに,地域における湧水流量の時間的パターンに関する十分な情報がない。これに関連して,湧水量を正確に予測するだけでなく,完全な方法におけるカルスト水文過程を理解するために必須であり,この地域での水不足を予測し,効率的に管理することができた。本研究の目的は,春放電パターンを支配する主要因を決定し,湧水量を予測するための状態空間モデルを開発した。春流量,降水量(PT),相対湿度(RD),水温(WD),電気伝導率(EC)を本研究で分析した変数であり,それらは5月から2015年11月に中国南西部のカルスト集水域における二か所の異なる場所(本論文でとしてカルスト泉AとB,それぞれ)でモニターした。結果は,変数の組合せを用いた状態空間モデルは古典的線形回帰,逆伝搬人工神経回路網モデルとカルスト泉のモデリング春流量時系列における最小二乗サポートベクトルマシンより優れていることを示した。最良の状態空間モデルは,PTとRDを用いて得られたが,これは湧水流量の全変動の99.9%を占めた。このモデルを用いて,カルスト泉Bから得られた独立したデータセットに適用し,正確な湧水量推定値を提供した。,状態空間モデリングは,中国南西部のカルスト地域における湧水流量を予測するための有用なツールであり,このモデリング法は,研究者が他のカルスト地域における正確な結果を得るのに役立つ可能性がある。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： モデリング ,  *中華人民共和国 ,  電気伝導率 ,  *流量 ,  降水量 ,  湧水 ,  *カルスト地形 ,  *予測 ,  相対湿度 ,  *流域 ,  モデル ,  水温
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  湧水量 ,  *状態空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： カルスト水文学 ,  水理学的モデル化 ,  カルストスプリング ,  状態空間モデル ,  地球臨界領域

分類 (2件)： 地下水学  (DC07040Y) ,  土木地質学・水文地質学一般  (DE09080K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 中国 ,  カルスト ,  流域 ,  湧泉 ,  流量 ,  状態空間 ,  予測