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J-GLOBAL ID：202002215005430469   整理番号：20A1058723

季節規模での決定論的および確率的降水予測のためのデータ駆動マルチモデルアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

A data-driven multi-model ensemble for deterministic and probabilistic precipitation forecasting at seasonal scale

著者 (5件)： Xu Lei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Nengcheng (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Nengcheng (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan, China) ,  Zhang Xiang (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Zeqiang (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： Climate Dynamics  (Climate Dynamics)
巻： 54  号： 7-8  ページ： 3355-3374  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0548A  ISSN： 0930-7575  CODEN： CLDYEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 季節的降雨予測は,地域の水管理と農業食品安全性のために価値があった。現在の数値モデルはモデル構造,パラメータ化および初期条件において大きな不確実性を有している。ここでは,入力を変化させた一連の統計的および機械学習法を用いて,データ駆動マルチモデルアンサンブルを構築した。Bayesモデル平均化(BMA)を用いたアンサンブルメンバーの重みづけにより決定論的降水予測を生成し,確率的予測をBMA予測確率密度関数(PDF)からのサンプリングにより生成した。3つの数学的計量を用いて,ピアソンの相関係数(PCC),二乗平均二乗誤差スキルスコア(RMSESS)および連続ランク付け確率スキルスコア(CRPSS)を含む降水予測の性能を評価した。結果は,統計的アンサンブルにおける精度が,決定論的および確率論的降水予測の両方に対して,特に1カ月の鉛において,北アメリカの多重モデルアンサンブル(NMME)よりも有意に高いことを示した。統計モデルはウェーブレットを組み込むことによってかなり強化され,それは生の降水系列をいくつかの異なるレベルに分解し,潜在的に異なる時間-周波数スケールでの基礎となる降水パターンを表している。いくつかの良いアンサンブルメンバーを選択することは,いくつかの非効率的モデルを有するすべてのアンサンブルメンバーを含む代わりに,アンサンブル性能を改善することができた。全体として,統計的アンサンブルは決定論的および確率論的降水予報の両方における数値モデルの有効な補完と考えられる。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *降水 ,  鉛 ,  不確実性 ,  水管理 ,  確率論 ,  波束 ,  統計模型 ,  *降水予報 ,  機械学習 ,  確率密度関数
準シソーラス用語： 数値モデル ,  平均二乗誤差 ,  *決定論 ,  Bayes法 ,  Pearson相関係数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 季節 ,  規模 ,  確率 ,  降水予測 ,  データ駆動 ,  マルチモデル ,  アンサンブル