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J-GLOBAL ID：201902278320608072   整理番号：19A2026392

ゼロ膨張降雨データのためのPoisson-γモデル【JST・京大機械翻訳】

A Poisson-Gamma Model for Zero Inflated Rainfall Data

著者 (5件)： Dzupire Nelson Christopher (Pan African University Institute of Basic Sciences, Technology and Innovation, Juja, Kenya) ,  Ngare Philip (Pan African University Institute of Basic Sciences, Technology and Innovation, Juja, Kenya) ,  Ngare Philip ( University of Nairobi, Nairobi, Kenya) ,  Odongo Leo (Pan African University Institute of Basic Sciences, Technology and Innovation, Juja, Kenya) ,  Odongo Leo ( Kenyatta University, Nairobi, Kenya)
資料名： Journal of Probability and Statistics (Web)  (Journal of Probability and Statistics (Web))
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7789A  ISSN： 1687-952X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 降雨モデリングは,農業,気象派生物,水文学,およびリスクと災害準備における予測と予測目的のために重要である。通常2つのモデルを用いて降雨の発生と強度を表す連鎖依存過程として降雨過程をモデル化した。このような2つのモデルは,降雨過程の物理的特徴と動力学を理解するのに役立つ。しかし,降雨データはゼロになり,そのようなモデルによって常に過小評価される過剰分散を示す。本研究では,化合物Poisson過程として2つのプロセスを同時にモデル化した。降雨事象はPoisson過程としてモデル化し,各降雨事象の強度はガンマ分布である。著者らは,Tweedie分布を通して実行されたモデルにおける分散パラメータを導入することによって,過剰分散を最小化した。モデルからのシミュレーション降雨データは,季節的変動,平均値,分散,およびマグニチュードに関して,実際の降雨データの類似性を示した。このモデルはまた,降雨過程の小さいが重要な特性のメカニズムを提供する。開発されたモデルは,気象誘導体,農業,水文学,および干ばつと洪水発生の予測において重要な降雨量と発生を予測し予測するのに用いることができる。Copyright 2018 Nelson Christopher Dzupire et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  干ばつ ,  マグニチュード ,  水文学 ,  予測 ,  農業 ,  気象 ,  シミュレーション ,  季節的変動 ,  洪水 ,  *降雨 ,  降雨量 ,  Poisson過程
準シソーラス用語： 過小評価 ,  降水過程 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

引用文献 (17件)：

• A. Hussain, "Stochastic modeling of rainfall processes: a markov chain-mixed exponential model for rainfalls in different climatic conditions,".
• M. Cao, A. Li, J. Z. Wei, "Precipitation modeling and contract valuation: A frontier in weather derivatives," The Journal of Alternative Investments, vol. 7, no. 2, pp. 93-99, 2004.
• G. Leobacher, P. Ngare, "On modelling and pricing rainfall derivatives with seasonality," Applied Mathematical Finance, vol. 18, no. 1, pp. 71-91, 2011.
• M. Odening, O. Musshoff, W. Xu, "Analysis of rainfall derivatives using daily precipitation models: Opportunities and pitfalls," Agricultural Finance Review, vol. 67, no. 1, pp. 135-156, 2007.
• D. S. Wilks, "Multisite generalization of a daily stochastic precipitation generation model," Journal of Hydrology, vol. 210, no. 1-4, pp. 178-191, 1998.

タイトルに関連する用語 (3件)： 膨張 ,  降雨 ,  モデル