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J-GLOBAL ID：201702235969611603   整理番号：17A0452016

Sobol’分散分解を用いた雪モデルパラメータ感度の探索【Powered by NICT】

Exploring snow model parameter sensitivity using Sobol’ variance decomposition

著者 (4件)： Houle Elizabeth S. (Civil, Environmental, and Architectural Engineering, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, USA) ,  Livneh Ben (Civil, Environmental, and Architectural Engineering, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, USA) ,  Livneh Ben (Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, USA) ,  Kasprzyk Joseph R. (Civil, Environmental, and Architectural Engineering, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, USA)
資料名： Environmental Modelling & Software  (Environmental Modelling & Software)
巻： 89  ページ： 144-158  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1588A  ISSN： 1364-8152  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Sobol感度解析,照射パラメータ感度と対照的モデル構造的差異を用いた融雪ベース水文システムのためのモデル診断を進めている。米国西部におけるいくつかの異なる雪卓越位置を考察し,SNOW 17,概念積算温度モデル,可変浸透能(VIC)雪モデルの両方,物理ベースモデルを実行する。モデル性能を厳密にグローバル感度解析により評価し,温度温暖化分析は,モデルパラメタリゼーションは,気候変動の描写にどう影響するかを調べるために実施した。VICとSNOW 17はより深い積雪用のよりよい性能の浅い積雪とVICでわずかに良好な性能SNOW 17に匹敵する結果を生成する。しかし,気候温暖化に対するSNOW 17の感度の欠如は,VICのようなより感受性モデルとしてとして信頼できないことを示唆している。ここに提示したモデル間の差は最大の不確実性を伴う物理的特徴への洞察を提供し,将来のモデル開発と計画活動を提供する可能性がある。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 融雪 ,  温暖化 ,  不確実性 ,  アメリカ合衆国 ,  気候変動 ,  積算温度 ,  *積雪 ,  感度解析 ,  モデリング ,  感受性
準シソーラス用語： モデル開発 ,  浸透能 ,  *モデルパラメータ ,  *雪 ,  *分散分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 雪水文学 ,  パラメータ感度 ,  雪モデリング ,  雪水当量 ,  モデルの性能 ,  Sobolの感度解析

分類 (4件)： 研究開発  (SA01040R) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  水文学一般  (DC07010R) ,  作物栽培一般  (FC03010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分散分解 ,  雪 ,  モデルパラメータ ,  感度 ,  探索