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J-GLOBAL ID：201902246080730884   整理番号：19A0347997

Max-Stable Processによる年最大日降水量データ解析

Annual Maximum Daily Precipitation Data Analysis with Max-Stable Processes

著者 (3件)： 樫山文音 (慶応大 大学院理工学研究科) ,  樫山文音 (NEC) ,  南美穂子 (慶応大 理工)
資料名： 応用統計学  (Japanese Journal of Applied Statistics)
巻： 47  号： 2/3  ページ： 51-70  発行年： 2018年12月30日 
JST資料番号： L2638A  ISSN： 0285-0370  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 自然災害による被害が多発している現在,このような自然現象に対する地域統計モデリングは環境統計の分野で重要になっている。例えば大雨の時の降水量データに注目し,地域統計モデルから情報を得られれば洪水による被害を未然に防ぐための対策に役立てることができる。このようなデータのモデルを考える際には分布のすそのふるまいに注目することになるが,このアプローチに極値統計学がある。本論文では複数地点のデータを同時に捉えるために多変量極値モデルを考える。特に空間における極値統計のモデリングに注目し,多変量極値分布を地球統計学のベースであるガウス確率場の枠組みに拡張したmax-stable processによる極値モデルを考え,日本の年最大日降水量データに適用した結果を示す。本研究ではより柔軟なモデリングのために,周辺分布のパラメータに共変量を含む一般極値モデルを用いることを考える。モデルに当てはめた結果より,緯度,標高と降水量データの関係が分かり,30年再現レベルの信頼区間が1地点のみのデータを用いて求めた場合よりも多くの地点で小さくなった。またモデルを通して年最大日降水量の時間の経過による傾向変化を明らかにし,一方で気温やエルニーニョ現象といった気象要因との関係性があるとはいえないということが分かった。さらにシミュレーションにより未観測の地点も含めた地域全体における,現在と2050年の将来予測値の30年再現レベルを計算し,最後に日本の年最大日降水量データの解析によく用いられてきた地域頻度解析と本研究の手法の比較について述べた。(著者抄録)

シソーラス用語： *降水量 ,  データ解析 ,  洪水 ,  自然災害 ,  *極値解析 ,  正規分布 ,  *多変量解析 ,  統計学 ,  緯度 ,  高さ ,  *最大値 ,  尤度関数 ,  パラメータ推定 ,  シミュレーション ,  相関関数 ,  極値統計 ,  地球統計学 ,  標高 ,  *統計モデル ,  *モデル
準シソーラス用語： *統計模型 ,  Gauss分布 ,  多変量極値モデル ,  共変量

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (26件)：

• 気象庁^a:異常気象リスクマップ 大雨が増えている.http://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/riskmap/heavyrain.html.(2018/1/3:閲覧)
• 気象庁^b:エルニーニョ/ラニーニャ現象とは.http://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/data/elnino/learning/faq/whatiselnino.html.(2017/4/23:閲覧)
• 気象庁^c:エルニーニョ現象発生時の日本の天候の特徴.http://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/data/elnino/learning/tenkou/nihon1.html.(2017/4/23:閲覧)
• 渋谷政昭,高橋倫也(2011): 極値理論,信頼性,リスク管理.小西貞則,国友直人 編.21世紀の統計科学 Vol.2, 東京大学出版会,東京.84-116.
• 近森秀高,永井明博(2013):日本全国における日雨量の地域頻度解析.農業農村工学会論文集.287, 55-67.

タイトルに関連する用語 (3件)： Max ,  日降水量 ,  データ解析