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J-GLOBAL ID:202002229656524541   整理番号:20A2266151

感度重みづけ性能基準を用いた模擬放電からの情報抽出の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Information Extraction From Simulated Discharge Using Sensitivity-Weighted Performance Criteria
著者 (5件):
資料名:
巻: 56  号:ページ: e2019WR025605  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)
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季節または年年変動のため,水文過程および関連するモデルパラメータの関連性は,シミュレーション期間を通して著しく変化した。正確に同定されたモデルパラメータを達成するために,パラメータ支配における時間的変動を考慮に入れるべきである。性能基準を全モデル出力時系列に適用すると,これは達成されない。補完的性能基準を用いる場合でも,モデルパラメータの幾つかを正確に同定できる。パラメータ支配における時間的変動に関して利用可能な情報を利用するパラメータ同定可能性を改善する革新的アプローチを示した。毎日のパラメータ感度時系列を用いて,各パラメータに対する感度加重性能基準のセットを構築し,モデルパラメータの高い支配期間とその対応プロセスを,関連する性能基準の計算においてより高い重みを割り当てた。これらの基準を用いてパラメータ値に対する制約を課した。このアプローチを3つの集水域に対して12のモデルパラメータを制約し,これらの制約されたパラメータセットを用いて生成されたアンサンブル水文シミュレーションを調べる。感度加重アプローチは,特に,対応するプロセスが短時間の期間だけ,あるいは強い季節パターンを持つパラメータに対する識別可能性を改善する。この結果は,10の対照的な性能基準のセットに対して,モデル性能の僅かな改善を全体的にもたらす。感度加重アプローチは,データから水文学的に適切な情報の抽出を改善し,それにより,モデルパラメータのパラメータ同定可能性の改善とより良い表現をもたらすと結論した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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流出解析  ,  河川汚濁  ,  河川調査・計画  ,  水文学一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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