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J-GLOBAL ID：202202214367786318   整理番号：22A0827488

降雨流出事象同定のための客観的時系列解析法【JST・京大機械翻訳】

An Objective Time-Series-Analysis Method for Rainfall-Runoff Event Identification

著者 (4件)： Giani G. (Department of Civil Engineering, University of Bristol, Bristol, UK) ,  Tarasova L. (Department Catchment Hydrology, Helmholtz Centre for Environmental Research-UFZ, Halle (Saale), Germany) ,  Woods R. A. (Department of Civil Engineering, University of Bristol, Bristol, UK) ,  Rico-Ramirez M. A. (Department of Civil Engineering, University of Bristol, Bristol, UK)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 58  号： 2  ページ： e2021WR031283  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0706A  ISSN： 0043-1397  CODEN： WRERAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 連続時系列からの降雨流出事象同定のための方法論には,有意な主観性がある。特に,降雨あるいは河川流量時系列から同定を開始するかどうかは,通常,基底流分離を必要とし,データの時間分解能を変えるとき,実質的な修正とパラメータの再較正を必要とする。したがって,ここでは,主観的選択を作らず,複数のパラメータを調整することなく,サイトと時間分解能を容易に移動できるイベント同定のための新しい客観的方法論を提案した。降雨流出事象を同定するための提案方法は,降雨と河川流量時系列を同時に考慮し,基底流分離に関する先験的な仮定を行わない時系列解析技術に基づいている。新しい方法は,同定された河川流量事象の境界線を接続することによって,事後の基底流分離を作り出すことを可能にした。さらに,提案方法は,降水と流出応答の間の時間遅れを捕えるのに十分高い限り,任意の時間分解能で適用できる。提案と従来の基底流ベースの事象同定手法の間の結果を比較するとき,著者らは,1時間及び1日尺度(0.78[1日データ]と0.84[時間データ]に等しい2つの方法の間の流出比の相関)の両方で,事象特性に関して良好な一致を観察した。1時間及び1日の事象同定を提案した方法と比較することは,新しい方法が,異なる時間分解能(日と1時間ごとのデータ間の流出比の相関)を横断して,コヒーレント事象を生成することを明らかにした。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  *降雨 ,  降水 ,  *時系列分析 ,  流量 ,  キャリブレーション ,  *流出 ,  基底流 ,  時間分解能
準シソーラス用語： 河川流量 ,  時間遅れ ,  *降雨流出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： イベント同定 ,  ベースフロー分離 ,  時系列解析

分類 (2件)： 流出解析  (DC07030N) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 降雨流出 ,  事象 ,  同定 ,  時系列解析