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J-GLOBAL ID：202002220449710687   整理番号：20A1922465

USLEベースモデリングシステムを用いた降雨侵食予測のための気象発生剤としてのCLIGEN【JST・京大機械翻訳】

CLIGEN as a weather generator for predicting rainfall erosion using USLE based modelling systems

著者 (2件)： Kinnell P.I.A. (Institute for Applied Ecology, Faculty of Science and Technology, University of Canberra, Canberra, Australia) ,  Yu Bofu (Australian Rivers Institute and Griffith School of Engineering, Griffith University, Brisbane, Australia)
資料名： CATENA  (CATENA)
巻： 194  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1943A  ISSN： 0341-8162  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： CLIGENはWEPPへの入力として使用されている確率的気象発生器である。通常,USLEベースモデルは,長期平均であるが,RUSLE2は,ユーザ入力データを通して単一嵐のエロージョンを予測する施設を持つ,パラメータ値を用いて,エロージョンを予測する。これにより,CLIGENが降雨を発生するとき,CLIGENをRUSLE2の気象発生器として使用することができる。これは,各場所に対してRUSLE2によって生成された日侵食密度(単位量当たりEI_30)データ,またはRUSLE2とは独立に日々のEI_30値を決定する能力を持つ他の方法によって達成できる。Yuによって開発されたそのような方法をRUSLE2ベースの方法と比較し,裸休地および作付地域からの暦年中の土壌損失の時間的変化を予測する能力に関して比較した。Yu法によるEI_30値を決定するプロセスは,RUSLE2により使用されるR因子値に適合するようにEI_30値を生成する。これにより,CLIGENは,年間における土壌損失の長期変動の予測に関して,RUSLE2侵食密度を用いて発生する有用な土壌損失値を予測することができる。しかし,CLIGENは必ずしも数十年にわたって確率的降雨データを生成しない。従って,CLIGENを用いて生成されたそれらとRUSLE2に関連するR因子マッチングのプロセスは,長期平均土壌損失量を得るために用いられるような同じ時間枠を用いて行われるべきである。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： *浸食 ,  *降雨 ,  土壌侵食 ,  *気象 ,  経時変化 ,  薬物耐性因子
準シソーラス用語： 長期変動 ,  再生器 ,  作付け ,  エロージョン ,  パラメータ値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 降雨侵食 ,  エロージョン予測 ,  季節侵食

分類 (1件)： 土壌管理  (FB04070J)

タイトルに関連する用語 (5件)： USLE ,  降雨 ,  侵食 ,  予測 ,  気象