抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文は,長期水資源政策を評価し開発するための水資源モデリングフレームワークの一部として,韓国で最近20年間にわたって広く使用されているTankと呼ばれる概念的降雨-流出モデルをレビューした。モデル予測の不確実性およびモデルパラメータの感度を調べるために,モンテカルロおよびMarkov連鎖ベースの手法を,流域サイズが83から4786km2の範囲の様々な韓国の地理的および気候条件の5つの流域に適用した。さらに,3つの最適化アルゴリズム動的次元探索(DDS),ロバストパラメータ推定(ROPE),およびシャッフル複合進化(SCE)を選択して,モデルパラメータが不確実性限界よりも狭い範囲で一貫して最適化できるかどうかを試験した。不確実性解析から,モデルパラメータの先験的分布を精密化するのに限られた成功があり,いくつかのパラメータに対して高度の等値性があり,少なくとも,モデル不確実性限界内で良好な解を導く多数のパラメータ組合せが存在することが分かった。3つの最適化アルゴリズムのうち,SCEは一貫性の判定基準を満たした。また,先験的分布を精密化するために,SCE法でさえ,まだいくつかのパラメータがあることがわかった。それは,モデル結果へのそれらの寄与が最小であり,合理的な範囲内で価値を取ることができることを意味した。それは,このモデルが,歴史的流れ特性を再現するためのモデル容量に影響することなく,節約的であり,いくつかのパラメータを合理化するために再概念化されるかもしれないことを示唆する。交差検証は,地球物理学的類似性が2つの流域間に存在するとき,集水域特性への敏感なパラメータが移動できることを示した。地域化は,非観測流域にモデルパラメータを移すための回帰または地球物理学的類似性ベース手法を用いることによってさらに改善できる。それは,それらの感度のレベルに依存してモデルパラメータを分類するのに有益であり,各カテゴリに対する異なるアプローチが,較正されたパラメータを地域化するために適用される可能性がある。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】