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J-GLOBAL ID：202102288040681203   整理番号：21A1562554

ベイズ推定に基づく土壌呼吸センサの最適高度点探索研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Optimal Height Point Search of Soil RespirationSensor Based on Bayesian Estimation

著者 (6件)： Cui Wufeng (浙江農林大学信息工程学院,浙江省林業智能監測与信息技術研究重点実験室,浙江 杭州311300) ,  Hu Junguo (浙江農林大学信息工程学院,浙江省林業智能監測与信息技術研究重点実験室,浙江 杭州311300) ,  Huang Tongkai (浙江農林大学信息工程学院,浙江省林業智能監測与信息技術研究重点実験室,浙江 杭州311300) ,  Zhu Zhenkai (浙江農林大学信息工程学院,浙江省林業智能監測与信息技術研究重点実験室,浙江 杭州311300) ,  Luo Xuqin (浙江省杭州市臨安区農業農村局,浙江 杭州311300) ,  Hu Yulin (浙江省杭州市臨安区農業農村局,浙江 杭州311300)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 33  号： 12  ページ： 1742-1751  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 土壌呼吸を正確にモニターするために,土壌呼吸センサの最適配置の問題を解決するために,ベイズ推定に基づく土壌呼吸センサのための最適高度点探索アルゴリズムを提案した。アルゴリズムの具体的な考え方は以下のとおりである。まず、CFD(計算流体力学)シミュレーションと渦度相関法を用いて、土壌呼吸定常状態時のガス室内の異なる高さの炭素フラックスデータを獲得し、その後、データに対して一定の重みを付与し、異なる高度の融合データを獲得し、最後にベイズ推定理論を採用して、対応する高度の確率密度を解決した。その結果,センサの最適高さ点を決定した。結果は以下を示した。直径が0.25m、高さが0.3mのガス室センサーの最適な高さ点は中軸線上0.0836mで、この点データの平方自乗平均誤差RMSEは1.426μmol・m-2・s-1で、平均偏差Biasは1である。224μmol・m-2・s-1、そしてベイズとの連合密度の計算結果の検証分析を通じて、このアルゴリズムは高い実行可能性と正確性があり、土壌呼吸センサーの最適な高度点の選択に方向と提案を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *土壌呼吸 ,  *Bayes推定 ,  確率密度 ,  実効値 ,  センサ ,  渦度 ,  計算流体力学
準シソーラス用語： 最適配置 ,  探索アルゴリズム ,  定常状態 ,  炭素フラックス ,  平均偏差 ,  *呼吸センサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (6件)： ベイズ推定 ,  土壌 ,  呼吸センサ ,  高度 ,  探索 ,  研究