抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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可能性のある最大降水量(PMP)は,土壌および水保全構造に使用される可能性のある最大洪水(PMF)の評価およびダム流出路の設計のための水文学者によって広く使われている。経験的,静的および動的のような多くの方法を用いて,PMPを推定し,最も好ましいものは統計的および水文気象学である。本論文では,パキスタンの山岳地帯におけるPMP推定を,統計的にも物理的にも基礎となる水文気象学的手法を用いて研究した。日降水量,露点,風速および温度データを処理して,1日の期間にわたってPMPを推定した。異なる戻り期間に対する最大降水量は,GumbleおよびLog-Pearson III型(LP-III)分布のような統計的手法を用いて推定される。適合度(GOF)試験,カイ二乗検定,相関係数および決定係数を,GumbleおよびLP-III分布に適用した。結果は,統計的な地図の間で,Gumble分布がLP-III分布と比較して最良の結果を実行したことを明らかにした。異なるリターン期間における研究地域の同位体マップをGISツールを用いて作成し,山岳地域におけるPMPは平均値230.83mmで150から320mmまで変化した。最も高い観測降雨(HOR)に対する1日の期間のPMPの比率は1.08から1.29まで変化し,平均値は1.18であった。適切な頻度因子(Km)は観測降水量の平均値と1日継続時間の平均値の関数であり,Km値は2.54から4.68に変化した。変動性(Cv)の係数は,最小値28%から最大値43.35%まで変化する。統計的アプローチは,水分最大化(MM)アプローチと比較して,より高い結果を与えると結論した。水文気象学的アプローチにおいて,水分最大化(MM)と風水分最大化(WMM)技術を適用し,風水分最大化手法が,水分最大化法とHershfield法と比較して,PMPのより高い結果を与えることを確認した。従って,MMアプローチはPMP推定のための研究領域で最も好ましく,WMMと統計的アプローチに比べて許容できる結果をもたらすことが示唆された。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
