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J-GLOBAL ID：202202219091055125   整理番号：22A1159160

降水量の影響を考慮した中央ヒマラヤ地域のピンダリ-カフニ氷河谷における懸濁堆積物濃度の予測:ソフトコンピューティングアプローチの利用【JST・京大機械翻訳】

Forecasting of suspended sediment concentration in the Pindari-Kafni glacier valley in Central Himalayan region considering the impact of precipitation: using soft computing approach

著者 (4件)： Chauhan Pankaj (Wadia Institute of Himalayan Geology, Dehradun, India) ,  Akiner Muhammed Ernur (Department of Environmental Protection Technologies, Vocational School of Technical Sciences, Akdeniz University, Antalya, Turkey) ,  Sain Kalachand (Wadia Institute of Himalayan Geology, Dehradun, India) ,  Kumar Amit (Wadia Institute of Himalayan Geology, Dehradun, India)
資料名： Arabian Journal of Geosciences  (Arabian Journal of Geosciences)
巻： 15  号： 8  ページ： 683  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4050A  ISSN： 1866-7511  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑な地形と悪い気象条件のため,in situ氷河流出と堆積物観測はヒマラヤ地域で稀である。本研究は,三つの連続年(2017~2019)の間,中央ヒマラヤ地域谷(Pindar盆地)のPindariとKafni氷河に関連した河川から,in situ氷河融解SSC(懸濁堆積物濃度)データを収集し,予測するために調査した氷河の最初の研究である。河川流出と沈降は,ヒマラヤ山岳地域に位置する水力発電プロジェクトにおいて決定的役割を果たす。この問題は,過度の堆積物濃度による洪水期に深刻である。PindariとKafni氷河流動力学において,流出,降水,および温度を,堆積物濃度の変動の主要な調節成分として同定した。多重線形回帰(MLR)と人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを用いた。二変量相関試験を行い,0.05以下の有意なp値を得た。分析測定は,2017年から2018年の間に計算された毎日の値を使用した。MLR分析は,沈殿とSSCが,沈殿が負のベータ係数を持つので,比例しないことを明らかにした。排出に関する降水の正規化重要度は,11.54~76.1%の範囲であった。統計的指標は,使用したモデルの性能,特に平方誤差(RSS),相対誤差(RE),および平均二乗誤差(MSE)の残差和を評価した。PindariとKafni河川の将来のSSCを予測するとき,ANNモデルはMLRモデルより優れている。結果は,洪水や地滑りのような極端な事象が,収集したin situ水文気象データに基づいた研究領域を考慮して予測できないことを明らかに示している。結果によると,太陽放射のような他の因子があり,それは排出値に影響し,従って堆積物輸送に影響する。機械学習応用を用いた持続的多年観測は,地域の水資源評価と管理を改善し,この地域における多目的水力発電プロジェクトを開発する政策を規制する。Copyright Saudi Society for Geosciences 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *懸濁液 ,  *降水 ,  *降水量 ,  洪水 ,  観測 ,  ニューラルネットワーク ,  地滑り ,  河川 ,  沈殿 ,  気象条件 ,  *堆積物 ,  *氷河 ,  地形 ,  山岳地 ,  盆地

著者キーワード (5件)： 中央ヒマラヤ ,  機械学習 ,  Pindar盆地 ,  降水 ,  浮遊土砂濃度

分類 (1件)： 雪氷学  (DC08000N)

タイトルに関連する用語 (8件)： 降水量 ,  ヒマラヤ ,  地域 ,  氷 ,  河谷 ,  懸濁 ,  堆積物 ,  予測