文献

J-GLOBAL ID：202002217344124880   整理番号：20A2476471

揚子江河口における水位の短期予測を改善するための自己回帰(AR)解析の適用【JST・京大機械翻訳】

Application of auto-regressive (AR) analysis to improve short-term prediction of water levels in the Yangtze estuary

著者 (12件)： Chen Yongping (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources & Hydraulic Engineering, Nanjing 210098, China) ,  Chen Yongping (College of Harbor, Coastal, and Offshore Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Gan Min (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources & Hydraulic Engineering, Nanjing 210098, China) ,  Gan Min (College of Harbor, Coastal, and Offshore Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Gan Min (Hydro-environmental Research Centre, School of Engineering, Cardiff University, Cardiff CF24 3AA, United Kingdom) ,  Pan Shunqi (Hydro-environmental Research Centre, School of Engineering, Cardiff University, Cardiff CF24 3AA, United Kingdom) ,  Pan Haidong (Key Laboratory of Physical Oceanography, Qingdao Collaborative Innovation Center of Marine Science and Technology, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Pan Haidong (Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao, China) ,  Zhu Xian (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources & Hydraulic Engineering, Nanjing 210098, China) ,  Zhu Xian (College of Harbor, Coastal, and Offshore Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Tao Zhengjin (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources & Hydraulic Engineering, Nanjing 210098, China) ,  Tao Zhengjin (College of Harbor, Coastal, and Offshore Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 590  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 河川と潮汐力学の間の複雑な相互作用のため,河口潮汐は海洋潮汐より予測できない。非定常潮汐調和解析(NS_TIDE)モデルは河川流出の影響を説明できるが,潮汐影響河口における水位の予測精度はまだ改善されていない。揚子江河口の下流域におけるNS_TIDEモデルを用いた最近の研究の結果は,予測と測定水位の間の最良の二乗平均平方根誤差(RMSE)が0.22Ω≦0.26mの範囲であることを示した。予測誤差のスペクトル解析から,サブ潮汐周波数帯における潮汐の不正確な記述が主要な原因であることが分かった。本研究は,潮汐影響河口における短期(時間規模)水位予測をさらに改善する試みにおいて,自己回帰(AR)解析とNS_TIDEモデルの組合せにおけるハイブリッドモデルを開発した。揚子江河口におけるハイブリッドモデルの適用の結果は,河口における水位予測に対して,RMSEが24時間予測のRMSEが0.10Ω≦0.13mに減少することを示す。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *水位 ,  河川 ,  *河口 ,  潮汐 ,  スペクトル解析 ,  調和解析 ,  海洋潮汐 ,  *短期予測 ,  周波数帯 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 予測精度 ,  非定常性 ,  ハイブリッドモデル ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 水位予測 ,  河口潮汐 ,  揚子江河口 ,  NSチド ,  自己回帰モデル

分類 (3件)： 湖沼学,河川学  (DC07050J) ,  海岸工学  (RC13000X) ,  地下水学  (DC07040Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 揚子江河口 ,  水位 ,  短期予測 ,  自己回帰 ,  Ar ,  解析