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J-GLOBAL ID：202002216422647114   整理番号：20A0297057

連続および並列モデル設計を用いた水文学的応答の予測に対するモデル複雑性および構造の影響評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing effects of model complexity and structure on predictions of hydrological responses using serial and parallel model design

著者 (2件)： Chien Huicheng (Department of Geography, State University of New York at Buffalo, 105 Wilkeson Quadrangle, Buffalo, NY, 14261, USA) ,  Mackay D. Scott (Department of Geography, State University of New York at Buffalo, 105 Wilkeson Quadrangle, Buffalo, NY, 14261, USA)
資料名： Hydrological Processes  (Hydrological Processes)
巻： 34  号： 2  ページ： 404-419  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0474A  ISSN： 0885-6087  CODEN： HYPRE3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プロットまたは現場スケールでの観測に基づく機能的関係を利用することにより,水質モデルは最初に表面流出を計算し,次にそれを堆積物と栄養輸送を推定するための主要な支配変数として使用する。これらのモデルが流域スケールで適用されるとき,この連続モデル構造は,水質サブモデルと表面流出サブモデルを結合することは,主要な水文過程がスケール間で異なるので,不適切である可能性がある。流域規模で水質を予測するために,支配的な水文プロセスをいかに組み合わせるかを評価するために,並列モデリングアプローチを提案した。並列方式において,水質モデルの支配的変数を,時系列解析を用いてそれらの統計的有意性に基づいて完全に同定した。異なるモデル複雑性の4つの表面流出モデルを,水質を予測するために使用される強制変数に関する不確実性を定量化するために,連続および並列アプローチの両方を用いて評価した。8つの代替モデル構造を,河川流の25年間の高分解能データセット,懸濁堆積物放出,および毎週の時間ステップでのリン排出に対して試験した。平行アプローチを用いたモデルは,流域スケール河川流量,堆積物およびリンの予測においてより少ない誤差を持つことによって,連続的により良く機能し,流域スケールにおける水質および水質モデルのモデル構造を,支配的変数を組み込むことによって再定式化すべきである。この意味は,異なる規模の仮定を持つ別のサブモデルのフロントエンドへの1組のスケール仮定により,1セットのスケール仮定を避ける方法で水文モデルを構築すべきであるということである。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 河川流 ,  堆積物 ,  流域 ,  リン ,  時系列分析 ,  モデリング ,  高分解能 ,  表面流出 ,  定式化 ,  懸濁液 ,  水文モデル ,  不確実性 ,  水質 ,  *水文学
準シソーラス用語： 河川流量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： モデル複雑性と構造 ,  時系列モデル ,  直列および並列モデリング手法 ,  流域規模の水文応答

分類 (5件)： 地下水学  (DC07040Y) ,  移動床,浮遊,沈殿などの水理  (RC10040U) ,  河川汚濁  (SB02020F) ,  流出解析  (DC07030N) ,  流出過程およびそれに及ぼす影響  (DC07020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： モデル ,  設計 ,  水文学 ,  応答 ,  予測 ,  複雑性 ,  影響評価