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J-GLOBAL ID:202002257624583936   整理番号:20A1002021

ベイズ情報理論アプローチを用いた二変量設計洪水推定における不確実性定量化と伝搬【JST・京大機械翻訳】

Uncertainty quantification and propagation in bivariate design flood estimation using a Bayesian information-theoretic approach
著者 (5件):
資料名:
巻: 584  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: C0584A  ISSN: 0022-1694  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)
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Copulaに基づく統計モデルは,二変量設計洪水のような極端な水文気候設計イベントの共同確率挙動を特徴付けるために広く使われてきた。しかし,パラメータ不確実性は望ましくはないが必然的には,設計洪水あいまいさの推論結果を作る銅ベースの設計洪水推定(CDFE)モデルを伴う。本論文では,CDFEモデルにおけるパラメータ不確実性から生じる設計洪水不確実性を開示するためのBayes情報理論(BIT)アプローチを開発し,さらに,パラメータ不確実性がどのように洪水推定を設計するために伝播するかを調べた。中国,黄河流域に位置する2つの流域を研究地域として選択した。研究は,設計洪水不確実性がパラメータ不確実性の下でかなり大きいことを示した。まだ悪いことに,設計洪水における不確実性はリターン期間とともに増加して,このように,設計洪水推論をよりあいまいにした。具体的には,限界分布の形状およびスケールパラメータは,設計洪水不確実性に対して最大の寄与を有し,次に,コピュラパラメータ,最終的には限界分布の位置パラメータを有する。さらに,いくつかのパラメータの間の相互作用は,これらのパラメータの個々の影響と比較して,設計洪水不確実性に及ぼす支配的影響を持った。これらの知見は,パラメータ不確実性の下での設計洪水不確実性のより良い理解を可能にするであろう。さらに,提案したBITアプローチは,設計洪水に限定されない他のタイプの極端な水文事象の設計評価のための有望な技術的基準を提供する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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流出解析  ,  水文学一般 

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