文献

J-GLOBAL ID：202002255052583619   整理番号：20A1136647

ベイズ確率水文予測の研究と展望【JST・京大機械翻訳】

Bayesian probabilistic hydrological forecasting: progress and prospects

著者 (6件)： Liu Zhangjun (江西省水利科学研究院,江西南昌,330029) ,  Guo Shenglian (武漢大学水資源与水電工程科学国家重点実験室,湖北武漢,430072) ,  Xu Xinfa (江西省水利科学研究院,江西南昌,330029) ,  Cheng Jingqing (江西省水利科学研究院,江西南昌,330029) ,  Zhong Yixuan (武漢大学水資源与水電工程科学国家重点実験室,湖北武漢,430072) ,  Ba Huanhuan (武漢大学水資源与水電工程科学国家重点実験室,湖北武漢,430072)
資料名： Shuili Xuebao  (Shuili Xuebao)
巻： 50  号： 12  ページ： 1467-1478  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2168A  ISSN： 0559-9350  CODEN： SLHPBI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 水文学的予測は,入力,水文モデルパラメータ,および構造の不確実性を必然的に避け,予測結果も不確実性を持つ。そのため、水文予報の不確実性を定量的に推定し、確率水文予報を実現し、確定性予報より高い精度が得られるだけでなく、意思決定者にもっと豊富な予報情報を提供できる。本文では、不確実性源の違いにより、入力資料、モデル構造、モデルパラメータと総合不確定性などの面から、ベイズ水文確率予報の研究進展について詳しく述べ、精度評価指標と効果検査方法をまとめた。Bayes確率水文予測の将来の研究焦点と方向を展望した。(1)科学的で有効な解釈,コミュニケーションと伝播水文学予測の不確実性情報と確率水文予報製品;2)水文学的アンサンブル確率予測フレームワークを確立し,水文予測の不確定性を推定した。(3)予報変数の時空相関を考慮したベイズ確率水文予報研究を行う。(4)リスク意思決定における確率水文学予測情報の応用を深める。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意思決定 ,  コミュニケーション ,  不確実性 ,  水文学 ,  確率予報 ,  水文モデル ,  意思決定者
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  確率予測 ,  精度評価 ,  *ベイズ確率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 流出解析  (DC07030N) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： ベイズ確率 ,  文 ,  予測 ,  研究 ,  展望