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J-GLOBAL ID：201702251858519727   整理番号：17A1481813

一般化Gauss分布に基づく不確実性サンプリング法と実蒸発散量同化におけるその応用【Powered by NICT】

A generalized Gaussian distribution based uncertainty sampling approach and its application in actual evapotranspiration assimilation

著者 (1件)： Chen Shaohui (Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Processes, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 552  ページ： 745-764  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： は不確実性を正確にアンサンブルベース実蒸発散量同化(AETA)にとって極めて重要である。伝統的に,摂動アンサンブルは一つの規定された多変量正規分布(MND)からサンプリングした。しかし,MNDは,陸面モデルの非線形統合による非MND不確実性を捉えるのに過小評価であるが,これらhypernormal不確実性は良好な特殊ケースとしてMNDをとる一般化Gauss分布(GGD)により特徴づけることができる。本論文では,1つの新しいGGD基づく不確実性サンプリング手法は観測と陸面モデルの改良のための1つのhypernormalアンサンブルを生成するために概説した。このサンプリング方法により,種々の同化法は,一般的な方程式の形で試すことができる。Noah LSMに関する実験結果を概説した方法は第一層における実蒸発散量,皮膚温,および土壌水分/温度に関するモデル予測と観測との間の不整合を減少させるMNDよりもより強力であることを示し,エネルギーと水の収支を同時にすべての状態と診断変数を最適化するためにアンサンブルベース同化を抑制することを示した。総合評価は概説されたアプローチは,焼付き同化不確実性のための伝統的なMND法よりも優れた代替法であることを説明し,データ同化による水文モデルを最適化するための有用なツールとして役立つことができる。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： 最適化 ,  水文モデル ,  土壌水 ,  摂動 ,  *蒸発散量 ,  正規分布 ,  単一層 ,  *不確実性 ,  不整合 ,  データ同化 ,  皮膚温
準シソーラス用語： モデル予測 ,  陸面モデル ,  *実蒸発散量 ,  *一般化Gauss分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 実際の蒸発散量同化 ,  一般化Gauss分布 ,  データ同化の不確実性 ,  正規分布

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 一般化Gauss分布 ,  不確実性 ,  サンプリング ,  実蒸発散量 ,  同化 ,  応用