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J-GLOBAL ID：201702281032772242   整理番号：17A1441980

先行流条件を用いた米国におけるモデリング夏季月間水文学的渇水確率【Powered by NICT】

Modeling Summer Month Hydrological Drought Probabilities in the United States Using Antecedent Flow Conditions

著者 (2件)： Austin Samuel H. (Virginia Water Science Center, U.S. Geological Survey, 1730 East Parham Road, Richmond, Virginia, 23228) ,  Nelms David L. (Virginia Water Science Center, U.S. Geological Survey, 1730 East Parham Road, Richmond, Virginia, 23228)
資料名： Journal of the American Water Resources Association  (Journal of the American Water Resources Association)
巻： 53  号： 5  ページ： 1133-1146  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0905A  ISSN： 1093-474X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 気候変動は水文学的渇水のリスクが増加している可能性があるという懸念を提起する。最尤ロジスティック回帰(MLLR)を用いた米国における河川(U.S.)のための水文学的干ばつ確率を推定した。冬季から河川流量データは夏の月々の間の水文学的干ばつの可能性を推定するのに使用される。2014年1月9日を通して1884年1月1日から9,144流量観測所の収集した日河川流量データはそれらの発生の前方10月,11月,12月,1月,2月,転帰推定5 11か月間河川流量の関数として7月,8月,9月の水文学的干ばつ河川流量確率を提供した。河川流量の間の時間的リンクを利用するいくつかの渇水予測法。は一時的に結合した水の流れの説明力を利用する乾燥河川流量確率のMLLRモデリングを見出した。強い正しい分類率とMLLRモデルは,U.S.全体におけるストリームのための作製した。2013年9月水文学的干ばつの正確な予測率の一つアドホック試験は,90%を超える正確な分類。最良のモデルのいくつかは西,中西部,テキサス州南東部,大西洋中央を含む高い関心の地域と一致した。水管理上の文脈における水文学的干ばつMLLR確率推定を用いた乾燥河川流量条件の理解を知らせる,将来の渇水条件の警報を提供し,水管理意思決定を支援することができる。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 意思決定 ,  冬 ,  *水文学 ,  干ばつ ,  予測技法 ,  水管理 ,  *渇水 ,  予測 ,  河川 ,  *モデリング ,  流量 ,  気候変動 ,  テキサス州
準シソーラス用語： 河川流量 ,  水文学的干ばつ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 干ばつ ,  河川流量 ,  probability ,  予測 ,  ロジスティック回帰 ,  水供給 ,  流域管理 ,  地表水水文学 ,  意思決定支援システム ,  リスク評価

分類 (2件)： 水利用,その他  (RC11030Q) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 米国 ,  モデリング ,  夏季 ,  水文学 ,  渇水 ,  確率