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J-GLOBAL ID：201702247329663596   整理番号：17A1998936

ドレッシング決定論的及びアンサンブル予報の比較による,応用とムーズ川とライン川への予測水文学的不確実性の推定【Powered by NICT】

Estimating predictive hydrological uncertainty by dressing deterministic and ensemble forecasts; a comparison, with application to Meuse and Rhine

著者 (9件)： Verkade J.S. (Deltares, PO Box 177, 2600 MH Delft, The Netherlands) ,  Verkade J.S. (Ministry of Infrastructure and the Environment, Water Management Centre of The Netherlands, River Forecasting Service, Lelystad, The Netherlands) ,  Verkade J.S. (Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  Brown J.D. (Hydrologic Solutions Limited, Southampton, United Kingdom) ,  Davids F. (Deltares, PO Box 177, 2600 MH Delft, The Netherlands) ,  Davids F. (Ministry of Infrastructure and the Environment, Water Management Centre of The Netherlands, River Forecasting Service, Lelystad, The Netherlands) ,  Reggiani P. (University of Siegen, Research Institute for Water and Environment, Siegen, Germany) ,  Weerts A.H. (Deltares, PO Box 177, 2600 MH Delft, The Netherlands) ,  Weerts A.H. (Wageningen University and Research Centre, Hydrology and Quantitative Water Management Group, Wageningen, The Netherlands)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 555  ページ： 257-277  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  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)

抄録/ポイント： 予測水文学的不確実性の推定のための二つの統計的後処理アプローチを比較した(i)水文学的および気象学的不確実性の両方の単一,複合推定を添加することによる決定論的予報のドレッシングと(ii)個々の河川流アンサンブルメンバーへの水文学的不確実性の推定を加えることによるアンサンブル河川流量予測のドレッシング。両方のアプローチは,気象・水文不確実性の両方を捕捉する「全不確実性の推定値を生み出すことを目指した。はそれらが統計的後処理技術を利用する程度が異なっていた。「集中」アプローチでは,不確実性の源は,それらの検証観測を用いた後処理決定論的予報によりまとめた。「発生源」アプローチでは,気象学的不確実性は,天気予報のアンサンブルによって推定した。これらアンサンブルメンバーは水文モデルを通してルーティングされたおよび水文学的不確実性(のみ)の確率分布の実現は,全不確実性の推定に到達するために,各アンサンブルメンバーに追加した。技術はムーズ川流域とライン川流域の三地点1地点に適用した。得られた予測は,それらの信頼性と鮮鋭度と同様に,相対平均誤差,Brierスキルスコア,平均連続ランク付け確率スキルスコア,相対動作特性スコアと相対的経済価値を含む複数の検証スコアの観点から比較評価した。着物を着た決定論的予測は一般的に着物を着たアンサンブル予報よりも信頼性が高いが,後者は鋭くなった。バランスが,範囲検証メトリックスの類似した品質を示し,わずかに良好な出ドレス集団であった。いくつかの付加的な解析を提案した。注目すべきことに,それらの信頼性を増加させ,アンサンブル気象強制を用いて製造した河川流量予測の信頼性を向上させるために,これらの気象予報の統計的後処理を含む。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 気象 ,  *水文学 ,  等級づけ ,  信頼性 ,  水文モデル ,  後処理 ,  品質 ,  河川流 ,  確率分布 ,  *不確実性 ,  *アンサンブル予報 ,  *予測 ,  流域 ,  *河川
準シソーラス用語： *決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分位点回帰 ,  水文予測 ,  予測不確実性 ,  アンサンブルドレッシング ,  統計的後処理

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (8件)： ドレッシング ,  アンサンブル予報 ,  応用 ,  ライン川 ,  予測 ,  水文学 ,  不確実性 ,  推定