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J-GLOBAL ID：201702247459364548   整理番号：17A1239356

平均季節積雪深時系列の均質化のための標準正規均質性試験の性能【Powered by NICT】

Performance of the Standard Normal Homogeneity Test for the homogenization of mean seasonal snow depth time series

著者 (4件)： Marcolini Giorgia (Department of Civil Environmental and Mechanical Engineering, University of Trento, Trento, Italy) ,  Marcolini Giorgia (Faculty of Civil, Geo and Environmental Engineering, Technical University of Munich, Muenchen, Germany) ,  Bellin Alberto (Department of Civil Environmental and Mechanical Engineering, University of Trento, Trento, Italy) ,  Chiogna Gabriele (Faculty of Civil, Geo and Environmental Engineering, Technical University of Munich, Muenchen, Germany)
資料名： International Journal of Climatology  (International Journal of Climatology)
巻： 37 Suppl S1  ページ： 1267-1277  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0905A  ISSN： 0899-8418  CODEN： IJCLEU  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： 積雪深の時系列は,アルプス地域の環境研究に関連する情報が得られる。添加では,空気温度に敏感であるので,積雪深動力学は,山岳地域における気候変動の影響のロバストな指標である。残念なことに,正確な積雪深データを収集する困難な仕事であり,しばしば時系列は,異なる情報源からのデータ融合により得られた。特に過去に,観測は標準化されなかったが,演算子と装置の変化を時系列的に不均一性の源であったことを示した。この問題を克服し,利用可能な情報の最も効率的な使用をするために,均質化法を用いることができる。しかし,積雪深データを均質化するための標準化されたアプローチは,現在不足,気候および水文学的研究におけるその重要性にもかかわらずである。Trento,イタリア北東部の州で採取した平均季節積雪深データを均一化するために標準正規均質性試験(SNHT)の性能を評価した。提案したアルゴリズムは,切断点を検出し,均一な時系列を同定することの両方で良好な性能を示した。ブレークポイントを解析時系列の約20%で検出された。平均季節的積雪深データセットの均一性解析は,気候学的研究を行う前に推奨される。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： 不均一性 ,  気温 ,  イタリア共和国 ,  山岳地 ,  データ融合 ,  *均質化 ,  気候 ,  アルゴリズム ,  標準化 ,  アルプス ,  水文学 ,  ロバスト性 ,  気候学
準シソーラス用語： *雪 ,  *積雪深さ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 標準正規均質性試験 ,  雪 ,  均質化 ,  イタリア ,  アルプス

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 平均 ,  季節 ,  積雪深 ,  時系列 ,  均質化 ,  標準