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J-GLOBAL ID：202002220962568772   整理番号：20A1009439

ドイツにおける循環パターンと高流量事象間の同期と遅延【JST・京大機械翻訳】

Synchronization and Delay Between Circulation Patterns and High Streamflow Events in Germany

著者 (5件)： Conticello Federico Rosario (Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale, “La Sapienza” University of Roma, Rome, Italy) ,  Cioffi Francesco (Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale, “La Sapienza” University of Roma, Rome, Italy) ,  Lall Upmanu (Department of Earth and Environmental Engineering, Columbia University, New York, NY, USA) ,  Merz Bruno (Section Hydrology, GFZ German Research Centre for Geosciences, Potsdam, Germany) ,  Merz Bruno (Institute for Environmental Science and Geography, University of Potsdam, Potsdam, Germany)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 56  号： 4  ページ： e2019WR025598  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0706A  ISSN： 0043-1397  CODEN： WRERAQ  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： 河川洪水は世界中で経済,生態,社会への広範な損失を引き起こす。それらは流域降雨の時空構造によって駆動され,それは大規模または地球規模の大気過程によって決定される。降雨によって誘発されたフラッディングに関連する水分輸送と収束を決定するコヒーレントで大規模な大気循環構造の同定は,その予測可能性と現象論を改善するのを助けることができる。本論文では,極端な降雨事象の解析に用いられる方法論を,高河川流量イベント(HSEs)に拡張した。この手法は,HSEを大気循環パターンにリンクさせるために,複数の機械学習法を組み合わせている。1960年から2012年の期間の再解析データを用いたドイツの河川流ネットワークへの適用を示した。ドイツを横切って均一に分布した166ゲージからの毎日の河川流を用いた。ジオポテンシャル高さ場と統合蒸気輸送(IVT)を再解析データから導出した。教師なしのニューラルネットワーク,自己組織化マップを,有限数の循環パターン(CPs)を同定するためにジオポテンシャル高さに適用した。CPsとHSEの間のイベント同期は,それらがリンクされるかどうかを確立するために使用される。もしそれらがリンクされるならば,イベント同期化法はCPとHSEの発生の間の遅れを計算する。最後に,局所ロジスティック回帰を用いて,CPとIVTの関数として,HSEの発生確率を推定した。このアプローチはドイツを横切るHSE確率の発生を評価するのに非常に効果的であることを実証した。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： 降雨 ,  洪水 ,  ネットワーク ,  *流量 ,  ニューラルネットワーク ,  河川 ,  流域 ,  水分 ,  ジオポテンシャル ,  生態 ,  大気循環 ,  河川流 ,  予測可能性
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  河川流量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 河川流量 ,  ドイツ ,  イベント同期 ,  循環パターン

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： ドイツ ,  循環 ,  流量 ,  事象 ,  遅延