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J-GLOBAL ID：201802289826084055   整理番号：18A1643905

日降雨事象の確率的発生:降雨特性と降雨パターンの分類とシミュレーションのコピュラに基づく結合シミュレーションによる単一サイト降雨モデル【JST・京大機械翻訳】

Stochastic generation of daily rainfall events: A single-site rainfall model with Copula-based joint simulation of rainfall characteristics and classification and simulation of rainfall patterns

著者 (5件)： Gao Chao (Institute of Hydrology and Water Resources, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China) ,  Xu Yue-Ping (Institute of Hydrology and Water Resources, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China) ,  Zhu Qian (School of Civil Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Bai Zhixu (Institute of Hydrology and Water Resources, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China) ,  Liu Li (Institute of Hydrology and Water Resources, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 564  ページ： 41-58  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 降雨事象シミュレーションは,ダム設計のような多くの水文および水力の実行において非常に有用である。本研究の目的は,日降雨事象を発生させるための新しい単一サイト確率モデルを提案することである。モデルは2つの構成要素を持っている:降雨特性の銅ベースの共同シミュレーションと降雨時間パターンシミュレーション。一般的な確率的降雨モデルと比較して,この新しいモデルは,Copula関数を用いることによって降雨期間と降雨深さの間の依存関係を保存することができるだけでなく,流域の様々な水文学的応答を考慮に入れることができる異なる時間的降雨パターンも取り入れることができる。さらに,本研究では,このモデルにおける代表的な降雨パターンの数を客観的に決定するために,内部クラスタリング検証指標を導入した。最後に,開発した確率モデルを中国東部の浙江省の39の観測気象観測所に適用し,検証のための1つの未観測サイトへの適用を拡張するために,フレームワークを設計した。最終的な検証結果は健全であり,開発した確率モデルはロバストで,長い降雨記録を生成するための観測点と観測点の両方に適用できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  確率モデル ,  *降雨特性 ,  *シミュレーション ,  流域 ,  ダム ,  水力エネルギー ,  水文学 ,  クラスタ化 ,  *降雨 ,  ロバスト性 ,  測候所
準シソーラス用語： 浙江省 ,  コピュラ ,  降水パターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 降雨パターン ,  降雨特性 ,  コピュラ ,  内部クラスタ検証指標 ,  駅 ,  アンgaugedサイト

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (9件)： 降雨 ,  事象 ,  確率 ,  降雨特性 ,  降雨パターン ,  分類 ,  シミュレーション ,  コピュラ ,  モデル