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J-GLOBAL ID：202102261321185512   整理番号：21A0522446

Aquacrop-OSモデルによるコムギ収量推定のためのモーメント独立および分散ベースグローバル感度解析アプローチの比較【JST・京大機械翻訳】

A Comparison of Moment-Independent and Variance-Based Global Sensitivity Analysis Approaches for Wheat Yield Estimation with the Aquacrop-OS Model

著者 (7件)： Upreti Deepak (Dipartimento di Scienze Agrarie e Forestali (DAFNE), Universita della Tuscia, Via San Camillo de Lellis, 01100 Viterbo, Italy) ,  Pignatti Stefano (Consiglio Nazionale delle Ricerche, Istituto di Metodologie per l’Analisi Ambientale (CNR, IMAA), Via del Fosso del Cavaliere, 100, 00133 Rome, Italy) ,  Pascucci Simone (Consiglio Nazionale delle Ricerche, Istituto di Metodologie per l’Analisi Ambientale (CNR, IMAA), Via del Fosso del Cavaliere, 100, 00133 Rome, Italy) ,  Tolomio Massimo (Dipartimento di Scienze Agrarie e Forestali (DAFNE), Universita della Tuscia, Via San Camillo de Lellis, 01100 Viterbo, Italy) ,  Li Zhenhai (China National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture (NERCITA), Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China) ,  Huang Wenjiang (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Casa Raffaele (Dipartimento di Scienze Agrarie e Forestali (DAFNE), Universita della Tuscia, Via San Camillo de Lellis, 01100 Viterbo, Italy)
資料名： Agronomy (Web)  (Agronomy (Web))
巻： 10  号： 4  ページ： 607  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7129A  ISSN： 2073-4395  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： 本研究は,食品と農業機構(FAO)によって開発された元のAquacropモデルのオープンソース版であるAquacrop Open Source(AOS)モデルの大域的感度解析を報告する。最も影響の大きいパラメータを同定する分析は,2つの異なる地理的場所と気候におけるコムギ作物に対する全球SA,密度ベースおよび分散ベースの異なる戦略に基づいた。主な目的は,モデル影響と非流入パラメータを識別し,収量出力感度を調べることである。グローバル感度解析の2つの異なる方法を比較した:最も一般的に使用される分散ベースの方法,EFAST,および近年開発されたモーメント独立密度ベースPAWN法。また,モリススクリーニング法を用いて非流入パラメータを同定し,ダミーパラメータアプローチによる非流入パラメータの使用のアイデアを提供した。調査地域(イタリアと中国)と気候の両方について,感度が異なるにもかかわらず,同様の影響パラメータセットを見出した。異なる確率分布関数と比較したとき,収率の確率分布関数は,KolmogorovSmirnov統計値0.030と最低AndersonDarling統計値0.164の一般化極値分布によって,0.122のKolmogorovSmirnov統計と4.099のAndersonDarling統計の正規分布関数と比較して,最良に近似されることがわかった.。”結論].Kolmogorov Smirnov統計は,Kolmogorov Smirnov統計値0.030と最低AndersonDarling統計値0.164であった。これは,降伏出力は通常分布しないが,むしろ歪んだ分布関数を持つことを示した。この場合,分散ベースのアプローチが最良の選択ではなく,密度ベースの方法がよりよく行われた。ダミーパラメータアプローチは,主観的質問として閾値を用いることを避ける。閾値を設定し,影響と非流入パラメータを区別するためにそれを利用する最適方法を与える。作物収量に対する高感度パラメータは,根の発達および水分ストレスパラメータよりもバイオマス/収量生産および温度ストレスパラメータを支配するパラメータ,特にキャノピーおよび生物季節発達パラメータであった。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： 分布関数 ,  食品 ,  農業 ,  感度解析 ,  農作物 ,  降伏 ,  気候 ,  *コムギ ,  イタリア共和国 ,  統計量 ,  *モーメント ,  作物収量 ,  水分ストレス ,  キャノピー
準シソーラス用語： フェノロジー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： AOS ,  Morris ,  EFAST ,  PAWN ,  パラメータ ,  密度ベース

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (69件)：

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タイトルに関連する用語 (8件)： Os ,  モデル ,  コムギ ,  収量 ,  推定 ,  モーメント ,  グローバル ,  感度解析