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J-GLOBAL ID：202002220625686899   整理番号：20A0571992

タイの南西地域における月気温を予測するための最適時系列モデル【JST・京大機械翻訳】

Optimal time series model for forecasting monthly temperature in the southwestern region of Thailand

著者 (3件)： Wanishsakpong Wandee (Department of Statistics, Faculty of Science, Kasetsart University, Bangkok, Thailand) ,  Wanishsakpong Wandee (Centre of Excellence in Mathematics, CHE, Bangkok, Thailand) ,  Owusu Bright Emmanuel (Department of Mathematics, Faculty of Science and Technology, Presbyterian University College Ghana, Abetifi, Ghana)
資料名： Modeling Earth Systems and Environment  (Modeling Earth Systems and Environment)
巻： 6  号： 1  ページ： 525-532  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4739A  ISSN： 2363-6211  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： 気候変数の動的変化を予測し記述することは,極端な気候イベントの発生を決定するのに不可欠である。これらのイベントの理解は,それらの関連した影響を少なくするための行動を取る助けとなるであろう。本研究では,タイのRanongとPhuketの予測温度における自己回帰統合移動平均(ARIMA)と自己回帰統合移動平均を外因性変数(ARIMAX)モデルと比較した。2006年と2016年の間の平均毎月の温度観測は,研究のためにタイ気象部門から収集した。次に,ARIMAおよびARIMAXモデルを,説明変数として相対湿度および降雨を用いて,平均月間温度に適用した。モデルからの根平均二乗誤差と相対二乗平均二乗誤差(RRMSE)値の分析は,この方法がデータに非常に良く適合することを明らかにした。しかしながら,Ranongで得られた最適ARIMAXモデルは,ARIMAX(1,0,0)(0,1,0)_12であり,0.874のRRMSE値は,最適ARIMAモデルより良かった。相対湿度と降雨係数はモデルに非常に影響を与えた。また,RRMSE値が1.113のARIMA(3,0,2)(0,1,0)_12モデルが,Phuketの温度モデリングにおける最適モデルであることが観察された。このモデルは,Phuketにおける温度モデリングにおける最適ARIMAXモデルより良く適合した。適合モデルは,観測された温度記録が非常に短く,不完全であるか,または空間被覆が不足している多くの応用において有益である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *気温 ,  相対湿度 ,  降雨 ,  被覆 ,  気候 ,  最適化 ,  気象 ,  サーモグラフィー
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  ARIMAモデル ,  自己回帰 ,  気候変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 温度 ,  予測 ,  最適化 ,  時系列 ,  ARIMAとARIMAXモデル

分類 (3件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  局地循環,気流  (DC05090N) ,  風力エネルギー  (LB03060X)

タイトルに関連する用語 (6件)： タイ ,  地域 ,  月 ,  気温 ,  予測 ,  時系列モデル