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J-GLOBAL ID：202002272006507046   整理番号：20A1257001

浅い湖における有害藻類ブルーム追跡のためのリモートセンシングと結合した数値モデルのプロトタイピング【JST・京大機械翻訳】

Prototyping a numerical model coupled with remote sensing for tracking harmful algal blooms in shallow lakes

著者 (5件)： Li Hu (State Key Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Qin Chengxin (State Key Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  He Weiqi (Research Institute of Environmental Innovation (Suzhou), Tsinghua University, Suzhou, 215163, China) ,  Sun Fu (State Key Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Du Pengfei (State Key Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing, 100084, China)
資料名： Global Ecology and Conservation  (Global Ecology and Conservation)
巻： 22  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3037A  ISSN： 2351-9894  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)

抄録/ポイント： 本論文では,浅い湖沼における有害藻類ブルームの輸送経路をモデル化するためのソフトウェアパッケージ,LakeMの設計,開発および試験事例を提示した。LakeMは,モデラーと意思決定者間のコミュニケーションを容易にする目的で,数値法とデータ可視化の実装を統合する。有限差分法を用いることにより,LakeMは千鳥格子上のShallow水方程式を数値的に解くことができる。LakeMのコアは,2つのモジュール,流体力学的およびトレーサーモジュールから成り,別々に実行される。流体力学モジュールは表面レベルと水の動きをシミュレートし,トレーサーモジュールは移流と分散プロセスを受ける有害な藻類ブルームの動きをシミュレートする。ほとんどのLakeMプログラムは,オブジェクト指向型のPython言語に基づいて開発されており,それは要求の変化に容易に適応することができる。計算集約プログラムはPythonとの相互運用のためにFortranルーチンで書かれている。モデル予測を解析解と比較し,モデル検証を行った。さらに,LakeMの能力と有効性を太湖における藻類ブルーム輸送をモデル化する事例研究によって例証した。結果は,解析解および利用可能なリモートセンシング画像と良好な一致を示した。このモデルは効率的で,ロバストで,HABsに対する緊急対応行動の開発において環境管理者を支援するために用いることができる。その上,LakeMの開発は,HABs追跡における将来のモデル開発努力のための設計パターンを提供する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 差分法 ,  流体力学 ,  環境管理 ,  湖沼 ,  解析的解法 ,  *リモートセンシング ,  プログラムパッケージ ,  移流 ,  事例研究 ,  意思決定者 ,  ロバスト性 ,  *プロトタイピング
準シソーラス用語： モデル検証 ,  *数値モデル ,  モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： LAKEM ,  流体力学 ,  有害藻類ブルーム ,  数値モデリング ,  浅水方程式

分類 (1件)： 湖沼汚濁  (SB02030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 湖 ,  有害藻類ブルーム ,  追跡 ,  リモートセンシング ,  数値モデル ,  プロトタイピング