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J-GLOBAL ID：201702236909813079   整理番号：17A0401148

不確実性推定とリスク管理のためのBayesモンテカルロ法と最大尤度アプローチ:湖の酸素回復モデルへの応用【Powered by NICT】

Bayesian Monte Carlo and maximum likelihood approach for uncertainty estimation and risk management: Application to lake oxygen recovery model

著者 (2件)： Chaudhary Abhishek (Institute of Food, Nutrition and Health, ETH Zurich, 8092 Zuerich, Switzerland) ,  Hantush Mohamed M. (National Risk Management Research Laboratory, ORD, USEPA, Cincinnati, OH 45268, USA)
資料名： Water Research  (Water Research)
巻： 108  ページ： 301-311  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0760A  ISSN： 0043-1354  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： モデル不確実性推定とリスク評価は環境管理に必須であり,汚染低減戦略に関する意思決定に情報を提供する。本研究では,確率論的手法,湖酸素回復モデルを校正するためのBayesianモンテカルロシミュレーションと最尤推定(BMCML)を適用した。最初に時間変化する風速の関数として湖の平均酸素動力学を支配する微分方程式の解析解を導いた。モデルパラメータと予測不確実性の統計的推論は,上部状態の富栄養湖の二回復期間中の以前の研究から得られた観測された毎日の風速と酸素濃度データに解析解のBayes調整ニューヨークによって得られた。モデルを1年間酸素回収率データを用いて較正し,統計的推論は,他の年のための復元データを用いて検証した。本質的に二段階回帰と最適化アプローチと比較して,BMCML結果はより包括的で湖で観測された時間的溶存酸素レベル(DO)を予測する際に,比較的良好な性能を示した。BMCMLも一般的なMarkov連鎖モンテカルロ法(MCMC)を用いて得られたものと同等のキャリブレーションと検証結果を得たおよび計算的に簡単とMCMCよりも実行が容易である。次に,較正されたモデルを用いて,酸素と風速と関連する95%信頼区間のための液体膜転写係数の間の最適関係,五つの異なる湖で測定された報告値と一致することが示されるを導出した。最後に,リスクに基づく水質管理問題,パラメータ間の相互関係を無視した5mg/Lのコンプライアンス基準を達成するために不適切な必要なBOD負荷低減につながる可能性があることを示すを解決するBMCMLのロバスト性を示した。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： 富栄養湖 ,  汚染防止 ,  *モンテカルロ法 ,  ロバスト性 ,  水質管理 ,  信頼区間 ,  溶存酸素 ,  最適化 ,  確率論 ,  *最尤法 ,  風速 ,  *不確実性 ,  意思決定 ,  *酸素 ,  リスク評価

著者キーワード (6件)： 水質 ,  環境モデリング ,  リスク管理 ,  Bayes ,  不確実性推定 ,  溶存酸素

分類 (2件)： 湖沼汚濁  (SB02030Q) ,  水質管理  (SB02050M)

タイトルに関連する用語 (10件)： 不確実性 ,  推定 ,  リスク管理 ,  モンテカルロ法 ,  最大尤度 ,  湖 ,  酸素 ,  回復 ,  モデル ,  応用