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J-GLOBAL ID：202102215817758630   整理番号：21A1072210

北部安徽省の雲変換アルゴリズムに基づく干ばつの時空間進化解析【JST・京大機械翻訳】

Spatio-Temporal Evolution Analysis of Drought Based on Cloud Transformation Algorithm over Northern Anhui Province

著者 (7件)： Bai Xia (State Key Laboratory of Eco-Hydraulics in Northwest Arid Region, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Bai Xia (School of Civil and Hydraulic Engineering, Bengbu University, Bengbu 233030, China) ,  Wang Yimin (State Key Laboratory of Eco-Hydraulics in Northwest Arid Region, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Jin Juliang (School of Civil Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) ,  Ning Shaowei (School of Civil Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) ,  Wang Yanfang (School of Civil and Hydraulic Engineering, Bengbu University, Bengbu 233030, China) ,  Wu Chengguo (School of Civil Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 22  号： 1  ページ： 106  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 干ばつは,最も典型的で深刻な自然災害の1つであり,それは中国本土の大部分で頻繁に発生し,干ばつ災害リスク管理の効果的スキームと戦略を開発するための干ばつの進化特性を探究することが重要である。干ばつ進化研究分野におけるクラウド理論の応用に基づいて,クラウド変換アルゴリズム,および概念ズームカップリングモデルを,ピアソン-III分布の代わりにSPIの分布パターンを再適合させるために提案した。次に,干ばつの時空間発展特徴を,雲特性,平均,エントロピー,およびハイパーエントロピーを利用してさらに要約した。最後に,北安徽省における適用結果は,干ばつ条件が1957年から1970年の期間の間,SPI12指数が49か月において,極端な干ばつレベルによって0.5および12か月未満に,最も深刻であったことを明らかにした。全体の干ばつ強度は,最も高い確実性レベルによって変化したが,冬において最も低い安定性レベルであった,しかし,これは夏において反対であった。さらに,干ばつ災害は,北安徽省における緯度の上昇に沿って,より顕著に強化された。蘇州とHuaibeiにおける全体の干ばつ災害は,最も深刻であり,それはBozhou,BengbuとFuyangによって伴った。Huainanの干ばつ強度は最も軽いものであった。干ばつ進化解析の探査結果は合理的で信頼性があり,干ばつリスク管理戦略を確立するための有効な意思決定基盤を提供するであろう。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  エントロピー ,  意思決定 ,  信頼性 ,  不確実性 ,  緯度 ,  *干ばつ ,  自然災害 ,  リスク管理
準シソーラス用語： 確実性 ,  災害リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 干ばつ進化解析 ,  不確実性 ,  エントロピー ,  クラウド変換アルゴリズム ,  概念的ズーミング ,  北部安徽省

分類 (2件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  水文学一般  (DC07010R)

引用文献 (32件)：

• Mishra, A.K.; Singh, V.P. A review of drought concepts. J. Hydrol. 2010, 391, 202-216.
• Hoerling, M.; Schubert, S.; Mo, K. An Interpretation of the Origins of the 2012 Central Great Plains Drought. NOAA Drought Task Force; NOAA: Silver Spring, MD, USA, 2013.
• Zhang, J.; Chen, G.Y.; Yang, W.F. Summary of advancement of drought study at home and abroad. Yangtze River 2011, 42, 65-69.
• Xu, J.J.; Yang, D.W. A new model of drought estimation and prediction based on distributed hydrological simulation. J. Hydraul. Eng. 2010, 41, 739-747.
• Cheng, L.; Jin, J.L.; Li, J.Q.; Wang, Z.Z.; Li, L.; Yuan, X.C. Advance in the study of drought frequency analysis. Adv. Water Sci. 2013, 24, 296-302.

タイトルに関連する用語 (7件)： 安徽省 ,  雲 ,  アルゴリズム ,  干ばつ ,  時空間 ,  進化 ,  解析