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J-GLOBAL ID：201802247770249340   整理番号：18A0033977

粒子群最適化アルゴリズムによる陸面プロセスパラメータの最適化における応用研究【JST・京大機械翻訳】

Application of the Particle Swarm Optimization in the Land Surface Model Parameters Calibration

著者 (5件)： Yang Qidong (云南大学大气科学系,昆明,650000) ,  Ling Caiyun (云南大学大气科学系,昆明,650000) ,  Du Bing (四川省气象探測数据中心,成都,610072) ,  Wang Lijuan (中国气象局蘭州干旱气象研究所,蘭州,730000) ,  Yang Yang (中国气象局蘭州干旱气象研究所,蘭州,730000)
資料名： Gaoyuan Qixiang  (Gaoyuan Qixiang)
巻： 36  号： 4  ページ： 1060-1071  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2114A  ISSN： 1000-0534  CODEN： GAQIE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 陸面プロセスモデルにおける入力パラメータの不確実性は,モデルシミュレーションの偏差を引き起こす。モデルのシミュレーション能力を改善するために,パラメータの不確実性を減少させるために,通常,パラメータ最適化プロセスを行う必要がある。温度観測所の観測データに基づき,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いて,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを開発した。. . . . . . 1, 2 , 3 , 1 , 2 , 3 , 1 , 2 .陸面プロセスモデルSHAW(Simultaneous Heat and Water)において、直接観測されにくい土壌と植生パラメータを最適化した。これに基づき、最適化したパラメータとデフォルトパラメータを用いて、SHAWモデルを実行し、当該地域の陸面プロセスの特徴をシミュレーションし、観測値と比較し、最適化パラメータが陸面プロセスのシミュレーションに与える影響を研究した。結果は以下を示した。PSOアルゴリズムを用いてSHAWモデルを最適化した後に、土壌湿度と潜熱流束のシミュレーション性能を向上させることができ、シミュレーションした土壌湿度と潜熱流束は相応の観測値との偏差が小さくなった。しかし同時に,正味放射,土壌温度,顕熱流束のシミュレーション性能は改善されなかった。これらの結果は,PSOアルゴリズムが陸面パターンのパラメータ最適化に使用できるが,パラメータ最適化だけではすべての変数のシミュレーション性能を改善することができないことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地温 ,  シミュレーション ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  *陸面 ,  土壌水 ,  不確実性 ,  *プロセスパラメータ ,  モデル
準シソーラス用語： 潜熱流束 ,  パラメータ最適化 ,  モデルシミュレーション ,  入力パラメータ ,  プロセスモデル ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Wenjiang station ,  SHAW model ,  PSO algorithm ,  Parameter optimization

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  太陽エネルギー利用機器  (QE05020H) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 粒子群最適化アルゴリズム ,  陸面 ,  プロセスパラメータ ,  最適化 ,  応用 ,  研究