放電のモデリングの精度に及ぼす結合reanalyzesと気象観測所データの影響【Powered by NICT】

Essou Gilles R.C.; Brissette Francois; Lucas-Picher Philippe; Lucas-Picher Philippe

文献

J-GLOBAL ID：201702271251955276 整理番号：17A0442974

放電のモデリングの精度に及ぼす結合reanalyzesと気象観測所データの影響【Powered by NICT】

Impacts of combining reanalyses and weather station data on the accuracy of discharge modelling

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資料名：
巻： 545 ページ： 120-131 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)

Reanalyzesは気象データの重要な源である。最近の研究は,再解析による降水量と気温データは,水文学的モデリング,特にまばらな観測網を持つ領域のための大きな可能性を示すことが分かった。本研究の目的は,三全球大気reanalyzesの組合せERA-Interim,CFRSとMERRA と水文モデル放電シミュレーションの精度に及ぼす一格子化観測データセットの影響を評価することである。二組み合わせ手法を用いた。最初のものは,reanalyzesと加重平均降水量と気温の入力を用いた観察データベースを組み合わせた。第二のものは,全気象入力を用いて別々にとシミュレートされたハイドログラフを組み合わせた。組合せはカナダの460流域(低密度気象観測所の地域を代表する)と370米国流域(高密度気象観測所の領域を表す)で行った。結果は,入力の組み合わせと出力の組合せのためのカナダの流域の68%および92%をシミュレートした放電における有意な改善を示した。さらに,両方法は研究した米国流域の72%をシミュレートした放電における顕著な改善をもたらした。観測データを用いた模擬流出量は0.5より低いNash Sutcliffe効率(NSE)を示したすべての流域について,reanalyzesとの組合せは0.3の中央値NSE増加をもたらした。これは再解析を成功裡に表面観察記録の不足を補償し,有意に良好な水文モデル化性能を提供できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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水文学一般

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