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J-GLOBAL ID：202002226194970802   整理番号：20A2564393

自然災害モデルの感度解析のためのクラウドベースフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A cloud-based framework for sensitivity analysis of natural hazard models

著者 (4件)： KC Ujjwal (Discipline of ICT, University of Tasmania, Hobart, Australia) ,  Garg Saurabh (Discipline of ICT, University of Tasmania, Hobart, Australia) ,  Hilton James (Data61, CSIRO, Melbourne, Australia) ,  Aryal Jagannath (Melbourne School of Engineering, University of Melbourne, Parkville, and Discipline of Geography and Spatial Sciences, University of Tasmania, Australia)
資料名： Environmental Modelling & Software  (Environmental Modelling & Software)
巻： 134  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1588A  ISSN： 1364-8152  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然災害に対する計算モデルは通常,複雑な方法でモデル結果に影響する多数の入力パラメータを必要とする。出力変数に対する入力パラメータの感度を感度解析を用いて定量化し,モデルを駆動する主要因子の洞察を提供し,モデリング最適化を導くことができた。しかし,感度解析を行うことは,典型的には,ワークステーションやローカルサーバで時間のかかる時間を要する多数のシミュレーションを必要とする。この問題に取り組むために,本研究はスケーラブルクラウド資源を利用するクラウドベースフレームワークを提案した。このフレームワークの有効性を,大規模山火事シミュレーションを実行しながら達成したスケーラビリティによって実証した。さらに,これらのモデルで用いた入力パラメータの包括的感度解析を示した。フレームワークを用いて感度分析を効率的に行う能力は,そのような解析を運用災害管理のためのオンデマンドサービスとして実行することを可能にする。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： 最適化 ,  シミュレーション ,  不確実性 ,  感度解析 ,  *自然災害 ,  山火事 ,  有効性 ,  ワークステーション ,  計算モデル
準シソーラス用語： オンデマンドサービス ,  災害管理 ,  入力パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 感度解析 ,  パラメータ不確実性 ,  不確実性定量化 ,  野火モデリング ,  クラウドコンピューティング ,  火花

分類 (2件)： 研究開発  (SA01040R) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自然災害 ,  モデル ,  感度解析