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J-GLOBAL ID：201802221542163113   整理番号：18A1132720

短期記録からの毎時降雨量の準安定極値解析:高分位数の推定と測定誤差の影響【JST・京大機械翻訳】

Metastatistical Extreme Value analysis of hourly rainfall from short records: Estimation of high quantiles and impact of measurement errors

著者 (4件)： Marra Francesco (Institute of Earth Sciences, Hebrew University of Jerusalem, E.J. Safra Campus - Givat Ram, Jerusalem, Israel) ,  Nikolopoulos Efthymios I. (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT, USA) ,  Anagnostou Emmanouil N. (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT, USA) ,  Morin Efrat (Institute of Earth Sciences, Hebrew University of Jerusalem, E.J. Safra Campus - Givat Ram, Jerusalem, Israel)
資料名： Advances in Water Resources  (Advances in Water Resources)
巻： 117  ページ： 27-39  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0816B  ISSN： 0309-1708  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： 本研究では,メタ統計極値(MEV)フレームワークをサブ日降雨頻度解析に拡張し,それを短い記録と測定誤差の存在下で極値理論法と比較した。通常のイベントは時間毎のデータの時間的自己相関に基づいて同定され,Weibull分布でモデル化される。MeVは,実際のデータからの長いリターン期間の定量値の推定における極値理論法と比較されている。(少なくとも60年の記録での160雨量計),リモートセンシング降雨推定の典型的な測定誤差で摂動された合成データである。5~20年の実際のデータを用いた場合,MeVは時間毎の降雨の100年のリターン期間を過小評価する傾向があるが,不確実性の減少を示す。通常のイベントの良いモデルと年当たりの適切な数のイベントが利用可能であるとき,MEVは10-20から100年のリターン期間の定量化,あるいは5年間のデータの不確実性(5年の記録に対する不確実性<30%)に関する情報を提供することができる。短い記録からの100年間のリターン期間定量値のMeV推定値は,付加的/乗法的誤差,推定値におけるキャップ値の存在,極値の欠落に対する極値理論法よりもはるかに敏感でない。本研究からの結果は,リモートセンシングデータセットに基づく降雨頻度解析のためのMEVの使用を強く支持する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 推定量 ,  リモートセンシング ,  *降雨 ,  Weibull分布 ,  雨量計 ,  モデリング ,  自己相関 ,  *極値解析 ,  不確実性 ,  *降雨量 ,  乗算 ,  *測定誤差
準シソーラス用語： 過小評価 ,  極値理論 ,  *位数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 日毎の降雨頻度 ,  転移性極値 ,  長いリターン周期分位数推定不確実性 ,  短い記録 ,  データ記録と測定誤差への依存性

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 短期 ,  降雨量 ,  極値解析 ,  推定 ,  測定誤差