文献

J-GLOBAL ID：202002235533066771   整理番号：20A2634293

PyAEM:水生生態系モデリングのためのPythonツールキット【JST・京大機械翻訳】

PyAEM: A Python toolkit for aquatic ecosystem modelling

著者 (9件)： Huang Jiacong (State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety, Tianjin University, China) ,  Huang Jiacong (Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, 73 East Beijing Road, Nanjing 210008, China) ,  Kong Ming (Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Ecology and Environment, No. 8 Jiang Wang Miao Street, Nanjing 210042, China) ,  Zhang Chen (State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety, Tianjin University, China) ,  Cui Zhen (Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, 73 East Beijing Road, Nanjing 210008, China) ,  Cui Zhen (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Tian Feng (Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, 73 East Beijing Road, Nanjing 210008, China) ,  Tian Feng (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Gao Junfeng (Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, 73 East Beijing Road, Nanjing 210008, China)
資料名： Ecological Informatics  (Ecological Informatics)
巻： 60  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3323A  ISSN： 1574-9541  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： 水生生態系モデリングは,部分的に限られたツール/ソフトウェアがサポートするので,科学者にとって挑戦的な課題であった。本研究は,水生生態系モデリングにおいて複数の手順をサポートできるPythonツールキット(PyAEM)の開発を試みた。PyAEMは,感度解析,パラメータ最適化,データ同化およびモデル可視化のための改良アルゴリズムを含んだ。PyAEMでは,1回と分散ベースの方法を実行して,ターゲットモデルにおける敏感なパラメータを同定した。遺伝的アルゴリズムは,モデルパラメータのグローバル最適化のために改良した。アンサンブルKalmanフィルタを,モデル性能を改善するために,マルチソース測定データを同化するために実行した。マルチシナリオ比較,モデル適合評価,マルチメッシュサポートおよび時系列データ抽出の利点を有するモデル可視化のために,水生生態系モデルビュータを特に開発した。流域と湖モデリングにおけるPyAEMの応用概要を与えて,PyAEMが水生生態系モデリングのための事例の実用化をサポートするために容易に適用できることを明らかにした。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： アルゴリズム ,  感度解析 ,  流域 ,  *可視化 ,  ソフトウェア ,  データ同化 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 時系列データ ,  大域的最適化 ,  パラメータ最適化 ,  *ツールキット ,  モデルパラメータ ,  *Python ,  *水圏生態系 ,  湖 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 可視化 ,  データ同化 ,  感度解析 ,  キャリブレーション

分類 (2件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 水生生態系 ,  モデリング ,  Python ,  ツールキット