文献

J-GLOBAL ID：201902269668974814   整理番号：19A2256289

見かけの電気伝導度とHydrusモデル同化に基づく土壌塩分推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of soil salinity by assimilating apparent electrical conductivity data into HYDRUS model

著者 (7件)： Yao Rongjiang (土壤与農業可持続発展国家重点実験室/中国科学院南京土壤研究所,南京 210008;中国科学院南京分院東台灘塗研究院,東台 224200) ,  Yang Jinsong (土壤与農業可持続発展国家重点実験室/中国科学院南京土壤研究所,南京 210008;中国科学院南京分院東台灘塗研究院,東台 224200) ,  Zheng Fule (土壤与農業可持続発展国家重点実験室/中国科学院南京土壤研究所,南京 210008;中国科学院大学,北京 100049) ,  Wang Xiangping (土壤与農業可持続発展国家重点実験室/中国科学院南京土壤研究所,南京,210008) ,  Xie Wenping (土壤与農業可持続発展国家重点実験室/中国科学院南京土壤研究所,南京,210008) ,  Zhang Xin (土壤与農業可持続発展国家重点実験室/中国科学院南京土壤研究所,南京 210008;中国科学院南京分院東台灘塗研究院,東台 224200) ,  Shang Hui (江蘇省沿海開発(東台)有限公司,東台,224237)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 35  号： 13  ページ： 91-101  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 農地土壌における塩分移動の微細キャラクタリゼーションは,塩類集積の精密管理に非常に重要である。磁気感応性大地導電率計EM38で測定した土壌の見かけ導電率をデータ源とし、見かけ伝導率と断面土壌塩分間の逆変換モデルを観測演算子とし、集合カルマンフィルタ(ensembleKalmanfilter)を応用した。EnKFの同化方法を土壌水塩移動過程モデル(HYDRUS-1D)に応用し、沿岸塩漬け農地の周年土壌塩分動態のシミュレーションを行い、同化過程の敏感性を分析した。結果は以下を示した。HYDRUSモデルと比較して、EnKF同化方法はモデル観測演算子の更新に対して、断面土壌塩分シミュレーション精度を有効に向上させ、EnKF同化値の精度はEnKF同化シミュレーション値より優れ、同化過程における調整量も最大であった。感度解析の結果は,土壌塩分同化プロセスが状態変数の集合数に敏感でないことを示し,観測データの誤差と観測データの深さに敏感であり,観測データの誤差が高ければ高いほど,観測データの深さが浅くなるほど誤差が大きくなる。研究により、水塩移動モデルと土壌の見かけ伝導率データに基づくEnKF同化方法は土壌塩分の模擬精度を高め、多源データとメカニズムモデルを利用して、大規模生態過程のシミュレーション予測に有効な手段を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 農地 ,  電気伝導率検出器 ,  測定データ ,  予測 ,  *モデル ,  シミュレーション ,  *電気伝導率 ,  土壌水 ,  沿岸 ,  キャラクタリゼーション ,  *塩分 ,  感受性 ,  逆変換 ,  アンサンブルKalmanフィルタ
準シソーラス用語： EnKF ,  *土壌塩分 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 農業一般  (FB01010A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電気伝導度 ,  モデル ,  同化 ,  土壌塩分 ,  推定