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J-GLOBAL ID：201702264368682956   整理番号：17A1520053

ランダム森林アルゴリズムに基づく参照作物蒸発散量シミュレーション計算【JST・京大機械翻訳】

Simulation of Reference Evapotranspiration Based on Random Forest Method

著者 (6件)： Wang Sheng (中国科学院亜熱帯農業生態研究所,長沙,410125) ,  Fu Leiyong (中国科学院亜熱帯農業生態研究所,長沙,410125) ,  Chen Hongsong (中国科学院亜熱帯農業生態研究所,長沙,410125) ,  Ding Yali (中国科学院亜熱帯農業生態研究所,長沙,410125) ,  Wu Liping (中国科学院亜熱帯農業生態研究所,長沙,410125) ,  Wang Kelin (中国科学院亜熱帯農業生態研究所,長沙,410125)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 48  号： 3  ページ： 302-309  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  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： 南西カルスト地域の4つの気象サイト(都安,河池,百色と融安)の5年(2008~2012年)の毎日の気象データを選択した。日最高気温Tmax、日最低気温Tmin、相対湿度RH、日照時間nと風速u2という5つの気象因子の異なる組み合わせを入力とする。FAO 56 Penman-Monteith法(FAO P-M)の計算結果を標準値として用いた。ランダムフォレスト(RF)アルゴリズムと遺伝子発現プログラミング(GEP)アルゴリズムに基づくET0モデルを確立した。シミュレーション結果を従来のHargreavesモデルによる計算結果と比較した。結果により、異なる気象因子の組み合わせによって確立したRFモデルは、気象因子とET0の間の非線形関係をよく反映できることが分かった。気象因子の増加とともに,RFモデルのシミュレーション精度は増加した。気温データのみを用いた場合,RFモデルは十分な精度(R2=0.875,RMSE=0.546mm/d)を持ち,従来のHargreavesモデルと比較してR2は平均1.98%,RMSEは22.88%減少した。従って、気温データのみの場合、RFモデルをHargreavesモデルに置き換えることができ、RFアルゴリズムの気象因子に対する重要性評価により、この地域でET0に最も重要な気象因子は、Tmux、n、Tmin、Ra、RHとu2であることが分かった。同じ気象因子の入力の下で,RFモデルの精度はGEPモデルのものより高かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *農作物 ,  気象要素 ,  気象 ,  相対湿度 ,  *蒸発散量 ,  規格値 ,  気象データ ,  *アルゴリズム ,  日照時間 ,  *シミュレーション ,  風速 ,  気温
準シソーラス用語： 日最低気温 ,  日最高気温 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： reference evapotranspiration ,  random forest ,  gene-expression programming ,  Penman-Monteith model ,  karst region of Southwest China

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 森林 ,  アルゴリズム ,  参照 ,  作物 ,  蒸発散量 ,  シミュレーション ,  計算