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J-GLOBAL ID：202102246321882437   整理番号：21A2454793

リモートセンシングデータを用いた食品-エネルギー-水ネクサス研究のための水文モデル適用性の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Applicability of Hydrologic Models for Food-Energy-Water Nexus Studies Using Remote Sensing Data

著者 (2件)： Koppa Akash ,  Gebremichael Mekonnen
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 4  ページ： 599  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  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： 食品,エネルギー,および水(FEW)ネクサス研究は,水利用性,使用,および需要の信頼できる推定を必要とする。この点に関して,空間的に分布した水文モデルは,河川流(SF)だけでなく,蒸発散(ET),土壌水分(SM)および地下水のような水収支の異なる成分を推定するために広く使用されている。そのような研究に対して,SF観察を用いる従来の較正アプローチは不適切である。これに対処するために,FEW nexus研究に対する広く使用された空間分布水文モデル(Noah-MP)の適用性を改善するために,多変量キャリブレーション方法論によるETとSMの最先端の地球リモートセンシングベースの推定を用いた。特に,ET,SM,およびSFを用いて,ET,SM,およびSFを同時にシミュレートして,Tukey川流域における単変量および多変量キャリブレーション実験を行った。SFのみによる単変量キャリブレーションの結果は,FEW nexus研究にとって必須であるETとSMの時空間精度を劣化させるコストでのSFにおける精度の増加を明らかにした。多変量キャリブレーションは,キャリブレーションに含まれるすべての成分の精度を維持するのに役立つことを示した。本研究は,FEW nexus研究を改善するために,特に衛星リモートセンシングから,複数の情報源の重要性を強調する。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： 水収支 ,  情報源 ,  *食品 ,  地球 ,  水利用 ,  流域 ,  蒸発散 ,  *リモートセンシング ,  河川流 ,  土壌水 ,  *水文モデル ,  *ギャップ結合
準シソーラス用語： 衛星リモートセンシング ,  分布型水文モデル ,  *リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： FEW nexus ,  リモートセンシング ,  多目的キャリブレーション ,  水文モデル ,  衛星ベースの蒸発散 ,  リモートセンシングした土壌水分

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

引用文献 (44件)：

• D’Odorico, P.; Davis, K.F.; Rosa, L.; Carr, J.A.; Chiarelli, D.; Dell’Angelo, J.; Gephart, J.; MacDonald, G.K.; Seekell, D.A.; Suweis, S.; et al. The Global Food-Energy-Water Nexus. Rev. Geophys. 2018, 56, 456-531.
• Mcnally, A.; Mccartney, S.; Ruane, A.C.; Mladenova, I.E.; Mcnally, A. Hydrologic and Agricultural Earth Observations and Modeling for the Water-Food Nexus. Front. Environ. Sci. 2019, 7, 23.
• McCallum, I.; Montzka, C.; Bayat, B.; Kollet, S.; Kolotii, A.; Kussul, N.; Lavreniuk, M.; Lehmann, A.; Maso, J.; Mazzetti, P.; et al. Developing food, water and energy nexus workflows. Int. J. Digit. Earth 2020, 13, 299-308.
• Momblanch, A.; Papadimitriou, L.; Jain, S.K.; Kulkarni, A.; Ojha, C.S.P.; Adeloye, A.J.; Holman, I.P. Untangling the water-food-energy-environment nexus for global change adaptation in a complex Himalayan water resource system. Sci. Total Environ. 2019, 655, 35-47.
• Alam, S.; Gebremichael, M.; Li, R. Remote Sensing-Based Assessment of the Crop, Energy and Water Nexus in the Central Valley, California. Remote Sens. 2019, 11, 1701.

タイトルに関連する用語 (7件)： リモートセンシングデータ ,  食品 ,  エネルギー ,  水 ,  ネクサス ,  研究 ,  水文モデル