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J-GLOBAL ID：202102288513111245   整理番号：21A2950857

ランダム森林を用いたYarlung Zangbo川流域における気候変動に対する植生応答のモデル化【JST・京大機械翻訳】

Modelling the Vegetation Response to Climate Changes in the Yarlung Zangbo River Basin Using Random Forest

著者 (14件)： Chi Kaige (College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Chi Kaige (Beijing Key Laboratory of Urban Hydrological Cycle and Sponge City Technology, Beijing 100875, China) ,  Pang Bo (College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Pang Bo (Beijing Key Laboratory of Urban Hydrological Cycle and Sponge City Technology, Beijing 100875, China) ,  Cui Lizhuang (College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Cui Lizhuang (Beijing Key Laboratory of Urban Hydrological Cycle and Sponge City Technology, Beijing 100875, China) ,  Peng Dingzhi (College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Peng Dingzhi (Beijing Key Laboratory of Urban Hydrological Cycle and Sponge City Technology, Beijing 100875, China) ,  Zhu Zhongfan (College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhu Zhongfan (Beijing Key Laboratory of Urban Hydrological Cycle and Sponge City Technology, Beijing 100875, China) ,  Zhao Gang (College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhao Gang (School of Geographical Science, University of Bristol, Bristol BS8 1SS, UK) ,  Shi Shulan (College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Shi Shulan (Beijing Key Laboratory of Urban Hydrological Cycle and Sponge City Technology, Beijing 100875, China)
資料名： Water (Web)  (Water (Web))
巻： 12  号： 5  ページ： 1433  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： 植生被覆変動は流域水収支と水資源アベイラビリティに影響する可能性がある。チベット高原の最長河川であるYarlung Zangbo川は植生被覆において高い空間的不均一性を有し,地域住民と下流諸国の主な淡水資源である。本研究では,ランダム森林(RF)に基づくモデルを提案し,Yarlung Zangbo川流域の正規化植生指数(NDVI)を予測し,気候因子との関係を調べた。2000年から2015年までのNDVIと毎月の気象観測データの高分解能データセットを用いて,提案モデルを較正し,検証した。次に,提案モデルを人工ニューラルネットワークおよびサポートベクトルマシンモデルと比較し,主成分分析および部分相関解析も,比較研究のための人工ニューラルネットワークおよびサポートベクトルマシンモデルの予測子選択のために使用した。結果は,RFが比較したモデルの中で最も高いモデル効率を有することを示した。較正期間と検証期間における提案モデルのNashSutcliffe係数は,5つのサブゾーンに対してすべて0.8より高かった。これは,提案したモデルがNDVIと気候因子の間の関係をうまくシミュレートできることを示した。ビルトイン変数重要度評価を用いて,RFは,主成分分析または部分相関分析なしで適切な予測子組合せを選択した。本研究は,水資源管理に統合でき,Yarlung Zangbo川流域の生態学的プロセスを解明するので,貴重である。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： 気象観測 ,  水資源 ,  ニューラルネットワーク ,  河川 ,  *流域 ,  *気候変動 ,  アベイラビリティ ,  生態学 ,  主成分分析 ,  正規化植生指数 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： チベット高原 ,  水資源管理 ,  *ランダムフォレスト ,  気候因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： VIVI ,  Yarlung Zangbo川 ,  機械学習モデル ,  ランダムフォレスト

分類 (3件)： 環境問題  (SA01020V) ,  植物に対する影響  (EE04030Z) ,  森林生物学一般  (FF02010T)

引用文献 (53件)：

• Che, M.; Chen, B.; Innes, J.L.; Wang, G.; Dou, X.; Zhou, T.; Zhang, H.; Yan, J.; Xu, G.; Zhao, H. Spatial and temporal variations in the end date of the vegetation growing season throughout the Qinghai-Tibetan Plateau from 1982 to 2011. Agric. For. Meteorol. 2014, 189, 81-90.
• Nouri, H.; Anderson, S.; Sutton, P.; Beecham, S.; Nagler, P.; Jarchow, C.J.; Roberts, D.A. NDVI, scale invariance and the modifiable areal unit problem: An assessment of vegetation in the Adelaide Parklands. Sci. Total. Environ. 2017, 584, 11-18.
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タイトルに関連する用語 (7件)： 森林 ,  川 ,  流域 ,  気候変動 ,  植生 ,  応答 ,  モデル化