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J-GLOBAL ID：201802248243219824   整理番号：18A0753971

新しい重みづけ手法によるUrmia湖流域における最大24時間降雨の空間クラスタ化【JST・京大機械翻訳】

Spatial clustering of maximum 24-h rainfall over Urmia Lake Basin by new weighting approaches

著者 (3件)： Dehghan Zohreh (Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Isfahan University of Technology, Iran) ,  Eslamian Seyed Saeid (Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Isfahan University of Technology, Iran) ,  Modarres Reza (Department of Natural Resources, Isfahan University of Technology, Iran)
資料名： International Journal of Climatology  (International Journal of Climatology)
巻： 38  号： 5  ページ： 2298-2313  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0905A  ISSN： 0899-8418  CODEN： IJCLEU  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： イランの降雨観測所におけるデータの不足は,水文システムの設計と管理における主要な問題の1つである。さらに,これらの観測点ネットワークの密度は,未観測領域における降雨の推定には十分ではない。したがって,地域化は,地域の降雨パターンを定量化するために,均一地域の降雨と空間パターン解析をクラスタ化するために適用されるための不可欠なツールである。均一領域は通常,異なる方法に基づいて定義され,属性のカテゴリーを考慮する。研究領域の代表者としての属性の選択は,これらの属性の各々がそれ自身に割り当てることができる重要度(または決定された重さ)であるように,領域のクラスタリングにおける重要な側面である。結果として,本研究の目的は,1979~2008年の間の63の選択観測所に対するUrmia湖流域の最大24時間降雨の気候,地理的,統計的属性の広いカテゴリーを選択し,各定義カテゴリーにおける各属性に対する適切な重みを決定することである。それぞれの定義された属性に対する適切な重みづけの領域化および決定における重みづけ効果を調べるために,Wardのクラスタリング技術,主成分分析および相関係数行列法を用いた。均一性測度試験は,すべての同定されたクラスタが均一であることを示した。クラスタリング結果は,異なる属性カテゴリに基づいて,クラスタの数,ステーションの分布,およびクラスタの空間パターンに関して異なる結果を提示することができることを示した。さらに,空間パターンと均一性測定によると,空間クラスタリング解析のための提案した重みづけ手法の性能は,ほとんどのモードにおける非重みシナリオよりも優れている。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： *クラスタ化 ,  イラン・イスラム共和国 ,  測度 ,  *クラスタ ,  ネットワーク ,  主成分分析 ,  地理学 ,  *重みづけ ,  気候 ,  相関係数 ,  *降雨 ,  *流域 ,  マトリックス法
準シソーラス用語： 空間パターン ,  *湖 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 主成分分析 ,  相関係数 ,  属性重みづけ ,  Wardのクラスタリング ,  Urmia湖流域 ,  イラン

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 重みづけ ,  手法 ,  湖流 ,  降雨 ,  クラスタ化