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J-GLOBAL ID：201702226320593450   整理番号：17A1120974

地球統計学的シミュレーションを用いた合成降雨の生成【Powered by NICT】

Generating synthetic rainfall with geostatistical simulations

著者 (2件)： Benoit Lionel (Institute of Earth Surface Dynamics (IDYST), University of Lausanne, Lausanne, Switzerland) ,  Mariethoz Gregoire (Institute of Earth Surface Dynamics (IDYST), University of Lausanne, Lausanne, Switzerland)
資料名： Wiley Interdisciplinary Reviews: Water  (Wiley Interdisciplinary Reviews: Water)
巻： 4  号： 2  ページ： null  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2774A  ISSN： 2049-1948  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： 降雨は,洪水,地下水かん養,または植物成長のような多くの地球表面及び表面下プロセスの重要なドライバである。モデルには,様々な考えられる降雨事象の種々の環境側面の物理的応答を調べるために用いた。意味のある出力を提供するために,そのようなモデルは現実的な入力を必要とする。しかし,これらのモデルにおける主要な挑戦は,降雨のカオス的挙動だけでなく,その高い時間的・空間的変動の表現である。約降雨情報の一次供給源は降雨測定,数値気象モデルと気候モデルである。これらの情報源が不完全で不確実なため,確率モデルを統計的方法を用いた利用可能なデータを増加させるために開発した。降雨モデリングへの応用は,降雨測定の補間,数値モデル出力のダウンスケーリング,または気象ジェネレータを含んでいる。本研究では,地球統計学的確率的降雨発生モデル,降雨の空間構造の特性化と再現を目指した,に焦点を当てた。この目的のために,地球統計学的降雨モデル化の異なる段階をレビューした。雨の空間構造は,最初の降雨データのバリオグラム解析によって特性化した。,地球統計学的モデルは観察された降雨構造を整合することを検討した。最後に,地球統計学的シミュレーションは,合成降雨場の生成のための推定モデルに適用した。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： *シミュレーション ,  *地球 ,  モデリング ,  地下水涵養 ,  立体構造 ,  不確実性 ,  植物成長 ,  キャラクタリゼーション ,  確率モデル ,  *降雨 ,  気候モデル ,  地表面 ,  統計的方法
準シソーラス用語： 推定モデル ,  *地球統計学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  水資源  (RC11020F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 地球統計学 ,  シミュレーション ,  降雨