ヒマラヤ流域におけるシミュレートされたおよび予測された河川流量における還元モデルの不確実性のための曲線数修飾とパラメータ感度解析【Powered by NICT】

Singh Vishal; Goyal Manish Kumar

文献

J-GLOBAL ID：201702228802310644 整理番号：17A1563596

ヒマラヤ流域におけるシミュレートされたおよび予測された河川流量における還元モデルの不確実性のための曲線数修飾とパラメータ感度解析【Powered by NICT】

Curve number modifications and parameterization sensitivity analysis for reducing model uncertainty in simulated and projected streamflows in a Himalayan catchment

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資料名：
巻： 108 号： PA ページ： 17-29 発行年： 2017年
JST資料番号： W0674A ISSN： 0925-8574 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)

気候は地球上の生態系,種の範囲,およびプロセス速度の供給を制御した。積雪と氷河によって支配される丘陵流域のモデル化水文過程は複雑であり,流域に基づく生態系管理を標準化するための改善されたキャリブレーションと不確実性解析法に依存している。本研究では,土壌・水アセスメントツール(SWAT),土地利用/土地被覆と土壌のような生態系の主な物理的因子に依存することを利用した百年間にわたる流域スケールでの河川流量と流出量をシミュレートするために採用した改良カーブナンバー(CN)法を開発した。モデルキャリブレーションと検証強度は定量(R~2)とNash-Sutcliffe方程式(NSE)目的関数の係数を用いて評価した。モデル化された河川流で発生した不確実性(割合)は,逐次不確実性パラメータあてはめ法(SUFI2)とパラメータ解法(ParaSol)のような二つの最適化アルゴリズムを用いて推定した。パラメタリゼーションに基づく感度解析が最も影響を与えるモデルキャリブレーションパラメータを認識するために実施した。日気温と降水量データセットの統計的ダウンスケーリングは,結合モデル相互比較第五相(RCP)代表的濃度経路(CMIP5)全球循環モデル(GCMs)実験を用いて行った。ダウンスケールした温度と降水量を用いて,サブ流域スケールでの河川流量に対する気候変動の影響を評価した。河川流量(出口)と水収率(サブ流域スケールで)の歴史的および予測されたシナリオを時間(1991 2100)と空間スケール(サブ流域1サブ流域7)の両方でそれらの量のかなりの変動を示した。変化解析の大きさはヒマラヤの副流域の水収率の実質的な増加を確認した。変化解析の割合は水収率の変化の大きさはヒマラヤ流域における非常に脆弱であることを確実にした。GCMsに基づくシナリオは出口(例えばLachungとChungthang)の両方での河川流量の一貫した増加を示した。全体的な結果は,ヒマラヤ流域上の降水量と流出量の一貫した増加を示した。量と強度に関して種々の河川流量は,ヒマラヤ流域における生態系サービスを混乱させる可能性がある。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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