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J-GLOBAL ID：202002273781764417   整理番号：20A0487265

データ記録,統計モデル,およびパラメータ推定法に対する洪水頻度解析の感度:米国本土における評価【JST・京大機械翻訳】

Sensitivity of flood frequency analysis to data record, statistical model, and parameter estimation methods: An evaluation over the contiguous United States

著者 (5件)： Hu Lanxin (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Connecticut, Storrs, Connecticut) ,  Nikolopoulos Efthymios I. (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Connecticut, Storrs, Connecticut) ,  Nikolopoulos Efthymios I. (Department of Mechanical and Civil Engineering, Florida Institute of Technology, Melbourne, Florida) ,  Marra Francesco (Institute of Earth Sciences, Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem, Israel) ,  Anagnostou Emmanouil N. (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Connecticut, Storrs, Connecticut)
資料名： Journal of Flood Risk Management  (Journal of Flood Risk Management)
巻： 13  号： 1  ページ： e12580  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2640A  ISSN： 1753-318X  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： 洪水頻度解析に適用される現在の統計的方法は,長いデータ記録を必要とし,特に長いリターン期間に対して信頼できる推定値を得ることが必要である。さらに,統計モデルの選択とパラメータ推定手順は推定に不確実性を導入する可能性がある。本研究において,著者らは,隣接する米国における6つの主要な水文学的区域に関して,いろいろなサンプルサイズ,統計モデルおよびパラメータ推定方法に対する洪水頻度解析の感受性を調査した。結果は,年間最大級数に基づく洪水頻度推定が,基準値(70年記録から導出された推定値)に対して,35年またはそれ以上の記録の中央値に関して収束することを示した。しかし,不確実性は有意に残り,35年(20年)の記録は推定100年洪水に関する約50%(100%)の大きな不確実性と関連している。最大尤度推定法と組み合わせた一般化極値分布は最大不確実性と関連するが,対数ピアソン型IIIは同程度のバイアスと小さい不確実性を示す。20年の記録に対する部分的な継続法の適用は,有意な利点を示さない。著者らの知見は,流域の水文気候特性が不確実性に対して限られた影響を示すことを示唆している。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： 水文学 ,  *パラメータ推定 ,  バイアス ,  統計的方法 ,  対数 ,  最尤法 ,  推定量 ,  規格値 ,  *洪水頻度 ,  流域 ,  *統計模型 ,  *洪水 ,  不確実性 ,  感受性
準シソーラス用語： *洪水頻度解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： AMS ,  流通 ,  洪水頻度 ,  パラメータ推定 ,  PDS ,  サンプルサイズ ,  感度

分類 (2件)： 洪水対策  (RC12040I) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (7件)： データ記録 ,  統計モデル ,  パラメータ推定 ,  洪水頻度解析 ,  感度 ,  米国 ,  評価