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J-GLOBAL ID：202002243058314241   整理番号：20A1009468

高分解能分散水文モデリングのためのシームレス大領域パラメータ推定に対するスケーリング点スケール(pedo)伝達関数:ライン川の例【JST・京大機械翻訳】

Scaling Point-Scale (Pedo)transfer Functions to Seamless Large-Domain Parameter Estimates for High-Resolution Distributed Hydrologic Modeling: An Example for the Rhine River

著者 (7件)： Imhoff R. O. (Operational Water Management, Department of Inland Water Systems, Deltares, The Netherlands) ,  Imhoff R. O. (Hydrology and Quantitative Water Management Group, Wageningen University & Research, Wageningen, The Netherlands) ,  van Verseveld W. J. (Catchment and Urban Hydrology, Department of Inland Water Systems, Deltares, The Netherlands) ,  van Osnabrugge B. (Operational Water Management, Department of Inland Water Systems, Deltares, The Netherlands) ,  van Osnabrugge B. (Hydrology and Quantitative Water Management Group, Wageningen University & Research, Wageningen, The Netherlands) ,  Weerts A. H. (Operational Water Management, Department of Inland Water Systems, Deltares, The Netherlands) ,  Weerts A. H. (Hydrology and Quantitative Water Management Group, Wageningen University & Research, Wageningen, The Netherlands)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 56  号： 4  ページ： e2019WR026807  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： 高分解能グリッド化水文モデルへの移動は,新しいパラメータ化アプローチを求める。高分解能の概念的水文モデル(wflow_sbm)を,放出に関する有効なモデルパラメータの更なる較正なしで,ポイントスケール(Pedo)伝達関数に基づいてヨーロッパのRhine流域に対してパラメータ化した。パラメータをデータ分解能について推定し,次にモデル分解能に対するパラメータ場のアップスケーリングを行った。この方法を,4つのモデル分解能(1.2,2.4,3.6,4.8km)で6時間毎の時間ステップを用いて試験し,続いて放出観測による検証と独立モデルからの実際の蒸発散量(ET_act)推定値との比較を行った。さらに,パラメータ場とシミュレーションフラックスのスケーラビリティを試験した。シミュレーションされた放電の検証は,体積バイアスがより低い性能を引き起こすAlpsを除いて,0.6から0.9までの範囲のKling-Gupta効率(KGE)値をもたらした。流域平均時間ET_act動力学は独立ET推定値(KGE≒0.7)と同程度であったが,wflow_sbmモデルシミュレーションは平均115mmyr-1高かった。空間的には,2つのモデルは,特にRhine谷周辺では一致しなかった(SPAEF=0.10)。一貫したパラメータ場を得て,異なる分解能でモデルを実行することによって,保存されたET_actフラックスをスケールを横切って見つけた。再充填に対して,フラックスは高い排水密度を持つ地域に対して相対誤差約30%と一致しなかった。しかし,漁獲平均フラックスはより良く保存された。主なRhine川に対するシミュレーションは,スケールを横切って一致しなかった。河川と排水ネットワークのより良い処理(スケール独立)は,この問題を克服する可能性がある。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： シミュレーション ,  *伝達関数 ,  放電 ,  ネットワーク ,  排水 ,  河川 ,  流域 ,  *パラメータ推定 ,  漁獲 ,  水文モデル ,  推定量 ,  *高分解能 ,  蒸発散量
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  モデルシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： スケーリング ,  伝達関数 ,  地域化 ,  水文モデリング ,  パラメータ

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (8件)： 高分解能 ,  水文モデリング ,  シームレス ,  パラメータ推定 ,  スケーリング ,  スケール ,  伝達関数 ,  ライン川