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J-GLOBAL ID：202002241372754307   整理番号：20A0538754

打切Bayes空間変動モデルを用いた日降雨データの補間【JST・京大機械翻訳】

Interpolation of daily rainfall data using censored Bayesian spatially varying model

著者 (1件)： Bakar K. Shuvo (Data61, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO), Canberra, Australia)
資料名： Computational Statistics  (Computational Statistics)
巻： 35  号： 1  ページ： 135-152  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0508A  ISSN： 0943-4062  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： 本論文では,オーストラリアのMurray Darling盆地(MDB)における日降水量を解析するためのBayes空間的に変化する時空モデルを示した。このモデルは,潜在的Gauss空間場を用いてゼロ降雨日におけるデータ打ち切りを扱うことができる。このモデルは,空間的に変化するパラメータを用いて,MDB領域を横切る高密度グリッドにおける降雨推定値を内挿するために用いられる,まばらな場所から得られたデータを解析するのにも有用である。著者らは,提案した打ち切り法が,非短縮法と比較して,日降雨測定のためのより良いサンプル外予測性能を提供することを見出した。さらに,研究領域上の位置特定傾向を同定した。Bayesパラダイムの下でモデルを構築し,Markov連鎖モンテカルロアルゴリズムを用いてモデルパラメータの推論を得た。したがって,RソフトウェアspTDynは,モデルを実行するためにバージョン2.0に拡張される。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *降雨 ,  盆地 ,  ソフトウェア ,  Bayes推定 ,  *内挿法 ,  オーストラリア連邦 ,  Markov連鎖 ,  Gauss模型
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  予測性能 ,  降雨推定 ,  高密度 ,  日雨量 ,  空間変動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 階層的空間変動モデル ,  潜在的打切Gaussモデル ,  ベイズ推論

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 打切 ,  空間変動 ,  モデル ,  降雨 ,  補間