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J-GLOBAL ID：201702276788104120   整理番号：17A1122866

電磁導電率イメージングとアンサンブルKalmanフィルタを用いたモニタリングとモデル化土壌水分動力学【Powered by NICT】

Monitoring and modelling soil water dynamics using electromagnetic conductivity imaging and the ensemble Kalman filter

著者 (4件)： Huang Jingyi (School of Biological, Earth and Environmental Sciences, Faculty of Science, UNSW Australia, Kensington, NSW 2052, Australia) ,  McBratney Alex B. (Department of Environmental Sciences, Faculty of Agriculture and Environment, The University of Sydney, Biomedical Building C81, 1 Central Avenue, Australian Technology Park, Eveleigh, NSW 2015, Australia) ,  Minasny Budiman (Department of Environmental Sciences, Faculty of Agriculture and Environment, The University of Sydney, Biomedical Building C81, 1 Central Avenue, Australian Technology Park, Eveleigh, NSW 2015, Australia) ,  Triantafilis John (School of Biological, Earth and Environmental Sciences, Faculty of Science, UNSW Australia, Kensington, NSW 2052, Australia)
資料名： Geoderma  (Geoderma)
巻： 285  ページ： 76-93  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0256B  ISSN： 0016-7061  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： 土壌水分(θ)動力学を理解することは,潅がい農業において重要である。θを決定する労働集約的性質のために,非侵襲的電磁(EM)誘導技術を用いた。しかし,EM装置は土壌の見かけの電気伝導度(EC_a)の積分深さを測るので深さθを予測する課題である。EC_aの逆モデリングにより生成された深さをもつ「真の」電気伝導率を用いて,θの経験的モデルを確立した。しかし,アンサンブルKalmanフィルタ(EnKF)のようなデータ同化を使った土壌物理的モデルと経験的モデルを結合する可能性は調べられていない。土壌テクスチャープロファイルを変化させた,480mトランセクトに沿って,反復EC_aデータを40日間以上にわたってそれぞれ20日目にDUALEM421Sを用いて収集した。準二次元インバージョンアルゴリズムは,温度補正EC_aデータを変換σに用いた。θを予測する経験的モデル(人工神経回路網)はσ値,標高,地形学的湿潤指数と同様に,各々の深さに対するσの平均値と範囲と全研究期間にわたって各サイトを用いて較正した。物理的土壌ティッピングバケットモデルはまた,土壌水分センサによって測定されたθを用いて構築した。その後,EnKF手法は,経験的及び物理的モデルの両方を組み合わせた別々にトランセクトに沿った8プロファイルに適用した。EnFKモデリング(Linの一致=0.89)の結果は物理的モデルよりも優れており,ローム,粘土および二重土壌プロファイルのための経験的モデルより優れているか同等であった。θ動力学の予測を改善するために,よりロバストな物理モデルを使用することができた。さらに,EC_aデータの日周効果と時間依存性を説明するためにEnFKのモデルと測定誤差を再定義の補正を考慮すべきである。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： *モデリング ,  測定誤差 ,  *電気伝導率 ,  ニューラルネットワーク ,  データ同化 ,  *土壌水 ,  センサ ,  *画像処理 ,  *モデル ,  灌漑 ,  時間依存性 ,  粘土
準シソーラス用語： トランセクト ,  経験モデル ,  *EnKF , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： DUALEM421S ,  ドリフト ,  電磁誘導 ,  反転 ,  ティッピングバケットモデル

分類 (4件)： 土壌調査  (FB04080U) ,  土壌化学  (FB04040C) ,  土壌物理  (FB04030R) ,  土壌管理  (FB04070J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 導電率 ,  イメージング ,  アンサンブルKalmanフィルタ ,  モニタリング ,  モデル化 ,  土壌水分 ,  動力学