抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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パラメータ感度解析は,複雑なプロセスモデルのパラメータ最適化とモデル応用の効率を改善することができる。農地生態系モデルの敏感なパラメータを選択する際の異なるグローバル感度解析法の有効性と効率を評価するために,本研究は,VIP(VegetationInterfaceProcesses)モデルを用いて中国北部平野における土壌硝酸態窒素を模擬した。PSUADE(ProblemSolvingEnvironmentforUncertaintyAnalysisandDesignExploration)によって提供された8種類の敏感性分析方法が華北平原の農地土壌の硝酸態窒素の敏感なパラメーターを選別する際の有効性と効率を分析した。結果は以下を示した。Spearmanの順位相関係数(Spearman’scorrelationcoefficient)を,感受性解析方法の有効性を検証するために適用した。SPEA)法とGaussianProcess(GP)法は,他の方法の感受性パラメータスクリーニングの結果とは大きく異なる。多変量適応可能な回帰スプライン(MultivariateAdaptiveRegressionSplines,MARS),DeltaTest(DT),SumofTrees(SOT)法,McKay法,SumofTrees(SOT)法。Morris法とSobol’法は,感度パラメータを効果的に選択することができた。感度方法の効率を分析するとき,直交配列(OrthogonalArray,OA)とラテン超立方体に基づく直交配列(OrthogonalArray-BasedLatinHypercubes)を発見した。OALHのサンプリング方式は多変量適応回帰スプライン法(MultivariateAdaptiveRegressionSplines,MARS)に最適であり、必要なサンプル量は361である。モンテカルロ(MonteCarlo,MC)サンプリング方式がDTとSOT敏感性分析方法に最適であり、最小サンプル量はそれぞれ425と510であった。他のサンプリング方法と比較して,OALHサンプリングは,McKay感受性分析に,より好適であり,サンプル量は,最小であった。Morris法とSobol’法の最小サンプル量は,それぞれ340と810であった。複雑なプロセスモデルに対して、定性敏感性分析方法を用いて、低い計算コストで敏感なパラメータを選択し、モデルパラメータの最適化と不確定性分析を行う。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】