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J-GLOBAL ID：201702260335748567   整理番号：17A0062443

怒江市における地質災害気象の早期警戒モデルに関する研究【JST・京大機械翻訳】

A prediction model study on landslide in Nujiang State

著者 (3件)： Zhu Yicheng (School of Resource Environment and Earth Science,Yunnan Institute of Geography,Yunnan University) ,  Li Yimin (School of Resource Environment and Earth Science,Yunnan Institute of Geography,Yunnan University) ,  Wei Suhang (School of Resource Environment and Earth Science,Yunnan Institute of Geography,Yunnan University)
資料名： Yunnan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Yunnan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 38  号： 4  ページ： 610-619  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3046A  ISSN： 0258-7971  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 怒江州の2012~2014年の87観測所の降雨データに基づき、降雨量と降雨過程と地質災害空間分布の対応関係をまず研究し、情報量モデルを用いて地質災害の安定性について静的評価を行った。これらの結果に基づき,一般的線形モデルを用いて,動的降雨予報と静的安定性評価を結合し,地質-気象結合モデルと地質-降雨統合モデルをそれぞれ構築した。2つのモデルを検証し,分析した。地質-降雨総合モデルの指標計算結果は科学性を有する。同時に、地質-降雨総合モデルは時間と空間の結合において、より優位性がある。さらに、地質-降雨総合モデルの早期警報精度は高く、地質-降雨総合モデルの早期警戒図において、災害当日の警告表示を除いて、近い時間に発生する災害も反映される。以上のことから、地質-降雨総合モデルは地質-気象結合モデルより怒江の地質災害予報予報により適していることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 降雨量 ,  *地質 ,  *気象 ,  警報 ,  空間分布 ,  降雨 ,  情報量 ,  都市 ,  結合モデル ,  降雨予報 ,  線形モデル
準シソーラス用語： 統合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Nujiang County ,  rainfall ,  Geological disasters ,  prediction model

分類 (5件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  水文学一般  (DC07010R) ,  流出解析  (DC07030N) ,  気象学一般  (DC05010D) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 気象 ,  早期 ,  警戒 ,  モデル ,  研究