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J-GLOBAL ID：201902246950971897   整理番号：19A1105681

Hamiltonニアンモンテカルロ法を用いたバングラデシュにおける洪水頻度解析のBayesモデリング【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Modeling of Flood Frequency Analysis in Bangladesh Using Hamiltonian Monte Carlo Techniques

著者 (3件)： Alam Md Ashraful (Department of Housing and Environmental Design, Graduate School of Human Life Science, Osaka City University, Osaka 558-8585, Japan) ,  Farnham Craig (Department of Housing and Environmental Design, Graduate School of Human Life Science, Osaka City University, Osaka 558-8585, Japan) ,  Emura Kazuo (Department of Housing and Environmental Design, Graduate School of Human Life Science, Osaka City University, Osaka 558-8585, Japan)
資料名： Water (Web)  (Water (Web))
巻： 10  号： 7  ページ： 900  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7295A  ISSN： 2073-4441  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,いくつかのBayesマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法が,特定の位置における洪水リスクを評価するための極値解析(EVA)において提案されている。本研究では,バングラデシュにおける2つの主要河川流域における年間最大流量を用いて,一般化極値(GEV)モデルの事後限界分布に対する近似を得るために,ハミルトニアンモンテカルロ(HMC)法を用いた。比較として,良く知られたMetropolis-Hast(MH)アルゴリズムも適用したが,HMCのそれらと反対の歪度値とデータセットの統計的特性を得た。過去42年間のバングラデシュにおけるGangesとBrahmaputra川の排出記録を分析した。洪水リスクを推定するために,95%信頼区間(CI)によるリターンレベルも計算した。結果は,各ステーションの形状パラメータがゼロより大きく,GEV分布の重いテールのFrchetケースを記述することを示した。1つのステーション,Brahmaputra川流域におけるBahadurabadは,100年間のリターンレベルに対して95%のCI範囲で141,387m3s1を推定し,1000年間のリターンレベルは195,018m3s1で,95%CIは[122,493,267,544]であった。もう一つの観測点は,100年間のリターンレベルに対して[108,726,139,543]の95%CIを持つ124,134m3s1を推定し,1000年間のリターンレベルは170,537m3s1であり,95%CIは[133,784,207,289]であった。バングラデシュが洪水傾向のある国であるので,EVAにおけるHMCによるBayesのアプローチは,政策立案者が生活と資産の両方への損害を防ぐことができる計画を計画するのを助けることができる。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ハミルトニアン ,  信頼区間 ,  極値解析 ,  アルゴリズム ,  流域 ,  *モンテカルロ法 ,  河川流域 ,  *バングラデシュ人民共和国 ,  流量 ,  *洪水 ,  Markov連鎖 ,  河川 ,  *モデリング
準シソーラス用語： 洪水リスク ,  MCMC , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayes mcmc ,  ハミルトニアンモンテカルロ ,  一般化極値(GeV) ,  洪水頻度解析 ,  GBM盆地

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

引用文献 (58件)：

• MacDonald, A.; Scarrott, C.J.; Lee, D.; Darlow, B.; Reale, M.; Russell, G. A flexible extreme value mixture model. Comput. Stat. Data Anal. 2011, 55, 2137-2157.
• Smith, R.L. Extreme value analysis of environmental time series: An application to trend detection in ground-level ozone. Stat. Sci. 1989, 4, 367-377.
• Castillo, E.; Hadi, A.S.; Balakrishnan, N.; Sarabia, J.-M. Extreme Value and Related Models with Applications in Engineering and Science; John Wiley & Sons: New York, NY, USA, 2004; pp. 3-18.
• Longin, F. Extreme Events in Finance: A Handbook of Extreme Value Theory and Its Applications, 1st ed.; John Wiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2016; ISBN 1-118-65019-0.
• Alam, M.A.; Emura, K.; Farnham, C.; Yuan, J. Best-Fit Probability Distributions and Return Periods for Maximum Monthly Rainfall in Bangladesh. Climate 2018, 6, 9.

タイトルに関連する用語 (3件)： バングラデシュ ,  洪水頻度解析 ,  モデリング