抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
数値気象予測(NWP)モデルは定量的降水予報(QPF)を生成し,これは特に正確なフラッシュ洪水予測に対して,広範囲の応用に不可欠である。予測不確実性の過小および過大推定は,運転リスクを提起し,しばしば,過度に保守的な決定を奨励する。NWPモデルは多くの不確実性を受けるので,QPFは後処理する必要がある。NWPバイアスは水文モデルにおける信頼できるデータソースとしての使用の前に補正されるべきである。近年,いくつかの後処理技術が提案されてきた。しかし,短期から中距離予報に対するバイアスリードタイム依存性を考慮したNWPモデルの実時間予測の後処理に関する研究が不足している。本研究の主目的は,全最小二乗(TLS)法及び動的重み付け(DW)として知られたリードタイム依存バイアス補正法を使用し,実時間データを予測した。この知見はバイアススコアの改善,正規化誤差の減少,散乱指数(SI)の改善を示す。リアルタイム降水と洪水予測相対バイアス誤差間の比較は,TLSとDW法の適用がリアルタイム予測降水のバイアスを減らすことを示した。2002年,2007年および2011年のイベントに対するリアルタイム洪水予報の結果は,それぞれ78.58%,81.26%および62.33%の誤差低減および精度改善を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】