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J-GLOBAL ID：202102248192565470   整理番号：21A2971508

標準化リモートセンシング水バランス変数を用いたメコンデルタ流出予測【JST・京大機械翻訳】

Mekong Delta Runoff Prediction Using Standardized Remotely-Sensed Water Balance Variables

著者 (9件)： Fok Hok Sum (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Fok Hok Sum (Key Laboratory of Geospace Environment and Geodesy, Ministry of Education, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Fok Hok Sum (Key Laboratory of Geophysical Geodesy, Ministry of Natural Resources, Wuhan 430079, China) ,  Zhou Linghao (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Zhou Linghao (Key Laboratory of Geospace Environment and Geodesy, Ministry of Education, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Zhou Linghao (Key Laboratory of Geophysical Geodesy, Ministry of Natural Resources, Wuhan 430079, China) ,  Ji Hang (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Ji Hang (Key Laboratory of Geospace Environment and Geodesy, Ministry of Education, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Ji Hang (Key Laboratory of Geophysical Geodesy, Ministry of Natural Resources, Wuhan 430079, China)
資料名： Water (Web)  (Water (Web))
巻： 12  号： 7  ページ： 2025  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7295A  ISSN： 2073-4441  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： 将来の月間水排出(WD)を予測するための適切なルーティングモデルは,水供給と水文学的極値管理を含む運用水文学にとって必須であるが,しかし,少数である。これは,リモートセンシング表面変数の使用を促進し,十分な数のin situデータのない遠隔地域にとって特に重要である。地上観測WDと局所受動リモートセンシング表面変数(例えば,指数と幾何学的変数)間の直接相関分析を過去20年間にわたって広範囲に研究した。これらの関連研究の殆どは,未観測地点におけるWD推定のための構築した相関関係の利用に焦点を当てた。それにもかかわらず,標準化アプローチによる流域上流リモートセンシング水収支変数から再構築された河川デルタにおける月流出(R)(集水域のWDの平均表現)の時間的予測性能は,調査されていない。Mekong盆地の上流からのリモートセンシング水収支変数を用いた線形回帰による標準化手法を調べ,メコンデルタでの月毎R時系列を再構築し予測した。続いて,これを人工知能(AI)モデルに基づくものと比較した。直接線形回帰よりもAIベースモデルによる1%以下の改善を考慮すると,著者らの結果から,提案したアプローチに基づく再構成および予測Rsの両者は,標準化なしの遠隔感知水収支変数から再構成および予測して,さらに,WDのピークおよびトラフにおける不一致の減少,さらに,26%の改善をもたらした。これは,潜在的環境影響を緩和するための提案した標準化手法の利点をさらに示した。全上流領域にわたる標準化水貯蔵から予測される最良のRは,0.978の最も高いピアソン相関係数と0.947のNashSutcliffe効率,および0.072の最低正規化二乗平均平方根誤差を達成した。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 ,  *標準化 ,  給水 ,  河川 ,  水文学 ,  流域 ,  経路選定 ,  人工知能 ,  *リモートセンシング ,  環境影響 ,  正規化 ,  盆地
準シソーラス用語： 相関分析 ,  線形回帰 ,  地上観測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 流出 ,  リモートセンシング水文学 ,  水バランス可変標準化 ,  メコンデルタ

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (62件)：

• Vörösmarty, C.; Askew, A.; Grabs, W.; Barry, R.; Birkett, C.; Döll, P.; Goodison, B.; Hall, A.; Jenne, R.; Kitaev, L. Global water data: A newly endangered species. Eos Trans. Am. Geophys. Union 2001, 82, 54-58.
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タイトルに関連する用語 (6件)： 標準化 ,  リモートセンシング ,  水バランス ,  変数 ,  メコンデルタ ,  流出予測