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J-GLOBAL ID：202102270492115283   整理番号：21A2949601

人工ニューラルネットワークに基づく局所および亜熱帯貯水池からのメタン放出を予測するためのモデル【JST・京大機械翻訳】

A Model to Forecast Methane Emissions from Topical and Subtropical Reservoirs on the Basis of Artificial Neural Networks

著者 (4件)： Tabassum-Abbasi (Department of Health, Safety, Environment and Civil Engineering, University of Petroleum and Energy Studies, Dehradun 248 007, India) ,  Abbasi Tasneem (Centre for Pollution Control & Environmental Engineering, Pondicherry University, Chinakalapet, Puducherry 605 014, India) ,  Luithui Chirchom (Centre for Pollution Control & Environmental Engineering, Pondicherry University, Chinakalapet, Puducherry 605 014, India) ,  Abbasi S. A. (Centre for Pollution Control & Environmental Engineering, Pondicherry University, Chinakalapet, Puducherry 605 014, India)
資料名： Water (Web)  (Water (Web))
巻： 12  号： 1  ページ： 145  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： 温室効果ガスメタン(CH_4)の排出の異なる程度につながる異なる原因の正確な寄与に関する情報の大きな不足を考慮して,このような排出を予測する統計的あるいは解析モデルを開発することは,非常に挑戦的である。人工ニューラルネットワーク(ANNs)は,非常に限られたデータ入力にもかかわらず,線形または非線形関係を識別する能力を持ち,基礎となるメカニズムの先験的アンダースタチンなしでデータセットにおける複雑なパターンを認識することができる。したがって,ANNsを用いて,CH_4放出を,以前の芸術で最も一般的に利用できるデータに関する5つの貯留層パラメータに連結するモデルを開発した。これらのパラメータに関するすべての利用可能なデータの補償を用いて,小さな部分がモデル検証での使用のために保たれたので,37の二乗平均平方根誤差でCH_4放出を予測することができるモデルを開発した。それは以前の報告で達成されるものより精度がかなり良いことを示した。モデルは,その年代,平均深度,表面積,緯度および経度が知られている貯留層からのCH_4放出を推定するための手段を提供する。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： 表面積 ,  *貯水池 ,  *ニューラルネットワーク ,  緯度 ,  経度 ,  *亜熱帯 ,  線形性 ,  地球温暖化 ,  温室効果ガス ,  解析モデル ,  アルカン
準シソーラス用語： モデル検証 ,  貯留層 ,  *メタン放出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 貯水池 ,  地球温暖化 ,  メタン ,  モデリング ,  人工ニューラルネットワーク(ANN)

分類 (1件)： 貯水池,調整池  (RC16030Z)

物質索引 (1件)： メタン

引用文献 (23件)：

• World Bank. Greenhouse Gases from Reservoirs Caused by Biogeochemical Processes; World Bank: Washington, DC, USA, 2017.
• Abbasi, S.A.; Abbasi, T. Current Concerns in Environmental Engineering; Nova Science Publishers: New York, NY, USA, 2019; p. 309. ISBN 978-1-53613-920-4.
• Ollivier, Q.R.; Maher, D.T.; Pitfield, C.; Macreadie, P.I. Punching above their weight: Large release of greenhouse gases from small agricultural dams. Global Chang. Biol. 2018, 25, 721-732.
• Abbasi, T.; Abbasi, S.A. Remote Sensing, GIS and Wetland Management; Discovery Publishing House: New Delhi, India, 2010; 411p.
• Premalatha, M.; Tabassum-Abbasi; Abbasi, S.A. A critical view on the eco-friendliness of small and large hydroelectric installations. Sci. Total Environ. 2014, 481, 638-643.

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  亜熱帯 ,  貯水池 ,  メタン放出 ,  予測 ,  モデル