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J-GLOBAL ID：202002252594420281   整理番号：20A0226538

土壌物理的性質からのKostiakov-Lewis浸透モデルのパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating parameters for the Kostiakov-Lewis infiltration model from soil physical properties

著者 (7件)： Lei Guoqing (College of Water Resource Science and Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, Shanxi Province, People’s Republic of China) ,  Lei Guoqing (State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan, Hubei Province, People’s Republic of China) ,  Lei Guoqing (Soil, Water, and Environmental Science Department, School of Earth and Environmental Sciences, University of Arizona, Tucson, AZ, USA) ,  Fan Guisheng (College of Water Resource Science and Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, Shanxi Province, People’s Republic of China) ,  Zeng Wenzhi (State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan, Hubei Province, People’s Republic of China) ,  Zeng Wenzhi (State Key Laboratory of Simulation and Regulation of the Water Cycle in River Basins, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing, People’s Republic of China) ,  Huang Jiesheng (State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan, Hubei Province, People’s Republic of China)
資料名： Journal of Soils and Sediments  (Journal of Soils and Sediments)
巻： 20  号： 1  ページ： 166-180  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4666A  ISSN： 1439-0108  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： 浸透モデリングは,土壌における水浸透のプロセスを説明する重要なツールである。しかし,浸透モデルのパラメータの直接測定は通常,時間がかかり労力がかかる。本研究は,土壌物理特性(SPP)からKostiakov-Lewisモデル(古典的浸透モデル)のパラメータを推定する有効な方法を提案した。Kostiakov-Lewis浸透モデルのパラメータk,α,およびf_0を,中国,山西省における240の二重リング圃場試験において測定した。対応する実験点におけるSPPを表土層(TL,0~20cm)および表層土層(TSL,0~20および20~40cm)で測定した。Kennard Stone(KS)サンプリング法と主成分分析(PCA)を用いて,訓練試料を分割し,SPPsの主成分(PCs)を抽出した。部分最小二乗(PLS),逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNNs)およびサポートベクトルマシン(SVM)を用いて,入力変数(IV)としてTLおよびTSLのSPPを用いてk,αおよびf_0を推定するためのモデルを確立した。土壌密度(BD),テクスチャ,含水量(θ_v)の差は表土と下層土で見られたが,PC上のSPPの負荷分布は異なる程度の相関を示した。さらに,SVMは,入力としてTLとTSLのSPPを使用するために,これらの3つの方法の間で最も正確な推定を生み出した。k推定のための最も高い精度は,IVとしてTLのSPPを用いたSVMによって得られた。モデル試験プロセスにおけるRとRMSEは,それぞれ,0.78と0.3cm min-1であった。しかし,TSLのSPPをIVとして用いると,SVM法によるαおよびf_0推定の両方に対して最高の精度(R値はそれぞれ0.71および0.82,RMSE値は0.03および0.018cm min-1)がモデル試験において得られた。入力としてSPPを用いたSVM法は,Kostiakov-Lewis浸透モデルのパラメータを推定するための有効で実用的な方法である。Copyright 2019 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  部分最小二乗法 ,  *パラメータ推定 ,  表層土 ,  含水量 ,  土壌密度 ,  *浸透 ,  模型試験 ,  下層土 ,  表土 ,  土壌物理特性 ,  モデリング ,  主成分分析
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  直接測定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 推定モデリング ,  浸透パラメータ ,  Kostiakov-Lewis ,  土壌物理特性

分類 (1件)： 透水性,浸透水,土中水  (RA03040E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 土壌 ,  物理的性質 ,  浸透 ,  モデル ,  パラメータ推定