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J-GLOBAL ID：201802279948698440   整理番号：18A0141270

水文モデルの伝達関数の推定のための記号的回帰【Powered by NICT】

Symbolic Regression for the Estimation of Transfer Functions of Hydrological Models

著者 (3件)： Klotz D. (Institute of Water Management, Hydrology and Hydraulic Engineering, University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna, Austria) ,  Herrnegger M. (Institute of Water Management, Hydrology and Hydraulic Engineering, University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna, Austria) ,  Schulz K. (Institute of Water Management, Hydrology and Hydraulic Engineering, University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna, Austria)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 53  号： 11  ページ： 9402-9423  発行年： 2017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： 空間分布型降雨-流出モデルのパラメータ地域化のための現在の概念は,モデルパラメータ空間への大域的地図土地表面特性を伝達関数の事前定義(土壌テクスチャ,土地利用,およびデジタル標高など)に依存している。しかし,これらの伝達関数は,しばしば特別に選択または小規模実験から導出した。本研究は潜在的にこれらの困難を回避するために流出データからの可能な伝達関数の構造とパラメータを推定するための手法を提案し,試験した。概念を伝達関数の可能な提案を生成する文脈自由文法使用する。得られた構造は,古典的最適化法によるパラメータ化することができた。いくつかの仮想実験は伝達関数の適切な推定の可能性を調べ,それらの全ては,オーストリアのMur集水域からのデータと非常に簡単な概念的降雨-流出モデルを用いて行った。結果は事前定義された伝達関数は一般に法で良く同定できることを示した。しかし,推論プロセスは,流出観測データ中のノイズ,例えば,阻害され,しばしば低い構造複雑性の伝達関数推定をもたらす可能性がある。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *水文モデル ,  *伝達関数 ,  土地利用 ,  小規模 ,  オーストリア共和国 ,  空間分布 ,  流域 ,  表面性状 ,  最適化 ,  パラメタリゼーション ,  雑音 ,  土壌テクスチャ
準シソーラス用語： 標高 ,  モデルパラメータ ,  降雨流出モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 伝達関数推定 ,  地域化 ,  記号的回帰 ,  モデルのキャリブレーション ,  仮想実験

分類 (2件)： 流出解析  (DC07030N) ,  地下水学  (DC07040Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 水文モデル ,  伝達関数 ,  推定 ,  記号