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J-GLOBAL ID：201802224228935970   整理番号：18A1781112

インパクトモデリング研究のための水文気候シミュレーションの代表的部分集合を同定するための情報理論アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Information Theory Approach to Identifying a Representative Subset of Hydro-Climatic Simulations for Impact Modeling Studies

著者 (3件)： Pechlivanidis I.G. (Swedish Meteorological and Hydrological Institute, Norrkoping, Sweden) ,  Gupta H. (Department of Hydrology and Water Resources, University of Arizona, Tucson, AZ, USA) ,  Bosshard T. (Swedish Meteorological and Hydrological Institute, Norrkoping, Sweden)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 54  号： 8  ページ： 5422-5435  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0706A  ISSN： 0043-1397  CODEN： WRERAQ  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： 水文気候の予測における不確実性(一部)は,生産チェーンの様々な構成要素に関連している。多数の射影の集合は,通常,全体の不確実性を特徴付けるために考慮されている。しかし,実際には,意思決定のために管理可能な部分集合を持つユーザを提供するために,シナリオ組合せの小さな集合を構築する。射影は避けられない不確実性があり,複数の射影は典型的には情報的に非常に冗長であるので,大規模モデル集合における情報的に代表的な部分集合を同定するのに役立つ。ここでは,情報理論的最大情報最小冗長概念におけるフレームワークを,水文気候予測の利用可能な集合から代表的な部分集合を同定するために提案した。スウェーデンに対する16の降水量と温度予測のアンサンブルを解析し,この世紀の中期まで河川流量をプロジェクトするために,HBV水文モデルへの入力としてこれらを用いた。代表的なサブセットは,3つの本質的な気候変数(降水量,温度および排出量)の異なる統計的性質の観点から判断されるが,異なる季節および将来の期間に対する最適化されたサブセットの感度をさらに評価する。著者らの結果は,利用可能な射影セットの4分の1から3番目まで,水文気候変化の全情報の80%以上を表すことができることを示している。代表的なサブセットは,地域の水文気候特性と変数,季節および関心の期間の選択に敏感であることを見出した。従って,任意の選択プロセスは気候変数によってのみ駆動されるべきではなく,むしろ影響モデルの変数を考慮すべきであることを推奨した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *シミュレーション ,  *情報理論 ,  降水量 ,  意思決定 ,  冗長性 ,  不確実性 ,  予測 ,  スウェーデン王国 ,  射影 ,  水文モデル ,  *部分集合
準シソーラス用語： 河川流量 ,  *水文気候 ,  気候変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 代表的部分集合 ,  情報理論 ,  気候モデル ,  衝撃研究 ,  最大情報最小冗長性

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (8件)： インパクト ,  モデリング ,  研究 ,  水文気候 ,  シミュレーション ,  部分集合 ,  同定 ,  情報理論