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J-GLOBAL ID：201702225081481043   整理番号：17A1435364

確率モデリングと縮小ランク空間予測を用いた最適地下水監視井戸網の設計【Powered by NICT】

Design of optimal groundwater monitoring well network using stochastic modeling and reduced-rank spatial prediction

著者 (3件)： Sreekanth J. (CSIRO Land and Water, Dutton Park, Queensland, Australia) ,  Lau Henry (CSIRO Data 61, Dutton Park, Queensland, Australia) ,  Pagendam D. E. (CSIRO Data 61, Dutton Park, Queensland, Australia)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 53  号： 8  ページ： 6821-6840  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0706A  ISSN： 0043-1397  CODEN： WRERAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地下水質観測井ネットワークの確率的設計のための方法を提示した。方法は,ピーク濃度の減少率とこれに対応する時間注入井場の確率的シミュレーションのためのキャリブレーション拘束された零空間モンテカルロ解析を用いた。数値地下水モデルシミュレーションは,限られた量の現場測定の制約を受けている。モニタリングネットワーク設計の目的は,空間領域における点の限られた数で収集したデータからの空間場の予測を可能にする最適モニタリング位置を同定することである。これらの位置は確率的モデルランを用いてシミュレートした異なる可能な結果にロバストである必要があり,良好な空間的予測をもたらし,多くの可能性の一つは,自然の真の表現であることが判明した。濃度と時間の複数のシミュレートした場を用いて,これらの二つの場の空間的パターンの縮小ランク予測のための経験的直交関数(空間基底関数)の小集合を特定することである。微分進化アルゴリズムを用いて,経験的直交関数の集合から全てのシミュレートした場の最適再構成(現実の潜在的将来状態)を可能にするモニタリング位置を見出すことであった。適用性が圧入井の場に対するモニタリングネットワークを設計するために実証した。10モニタリング井戸の最適配置を同定した。法を同時に最適位置を同定し,ピーク濃度の減少率をモニタリングするための最適時間情報を提供する能力を有している。法は地下水の最適管理のための確率的モデリングとモニタリングを反復的にフレキシブルである。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *地下水 ,  モンテカルロ法 ,  水質 ,  ロバスト性 ,  シミュレーション ,  観測井 ,  *予測 ,  ネットワーク ,  確率モデル
準シソーラス用語： 最適配置 ,  ネットワーク設計 ,  地下水モデル ,  確率的シミュレーション ,  減衰率 ,  *地下水モニタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 地下水モニタリングネットワーク設計 ,  最適 ,  特異値分解

分類 (5件)： 地下水学  (DC07040Y) ,  透水性,浸透水,土中水  (RA03040E) ,  一般,砂防工学  (RC12010B) ,  水質汚濁一般  (SB02010U) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率モデリング ,  縮小 ,  予測 ,  地下水監視 ,  井戸 ,  設計