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J-GLOBAL ID：202202226089140574   整理番号：22A0856118

時間的帯水層脆弱性マップと代理モデルによる塩水侵入のモニタリングと予測【JST・京大機械翻訳】

Monitoring and Predicting Saltwater Intrusion via Temporal Aquifer Vulnerability Maps and Surrogate Models

著者 (3件)： Faal Fatemeh (Department of Civil Engineering, Faculty of Civil Engineering and Architecture, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran) ,  Ghafouri Hamid Reza (Department of Civil Engineering, Faculty of Civil Engineering and Architecture, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran) ,  Ashrafi Seyed Mohammad (Department of Civil Engineering, Faculty of Civil Engineering and Architecture, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran)
資料名： Water Resources Management  (Water Resources Management)
巻： 36  号： 3  ページ： 785-801  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0430A  ISSN： 0920-4741  CODEN： WRMAEJ  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： 本論文では,時間変動GALDIT脆弱性マップを用いて海水侵入(SWI)を正確に監視するための方法論を提案した。次に,適切に生成されたサンプルを,近似SWIシミュレーションのための入出力パターンとして使用した。新規性として,SWIに対する高い感受性の特定領域を,狭い地域からのモニタリング位置(MLs)を適切に選択するための動的塩水くさび位置として提案した。時間期間にわたって変化する初期条件は,生産井から遠く離れたMLsの塩分に対する可変ポンピング速度よりも多くの影響を持つことが観察された。サポートベクトル回帰(SVR),人工ニューラルネットワーク(ANN)およびGaussプロセス回帰(GPR)モデルをSWIの数値モデルのために置換した。代理モデルの入力訓練パターンは,ラテンハイパーキューブサンプリングによる選択MLsプラス過渡ポンピング値における初期塩分濃度である。MLsの最終塩分は出力パターンを構成する。本論文では,SWI問題を受ける小規模研究領域に対してこの新しい方法論を適用した。新しい初期条件ポンピングデータセットを予測するための代理モデルの一般化能力を,ML位置を考慮した性能基準を用いて評価した。すべての代用品は,特定のMLでSWIを予測する良い結果を提供した。SVRモデルは,時間にわたる塩分変動のため,揚水井近くのMLsにおけるANNおよびGPRモデルと比較して,劣った性能を有した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021. corrected publication 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *帯水層 ,  *地図 ,  数学モデル ,  ニューラルネットワーク ,  塩水楔 ,  Gauss過程 ,  近似法 ,  塩分 ,  *塩水侵入 ,  *モデル
準シソーラス用語： 数値モデル ,  生産井 ,  サポートベクトル回帰 ,  ラテンハイパーキューブサンプリング ,  代用モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 沿岸帯水層 ,  塩水/淡水関係 ,  脆弱性マップ ,  時空間モニタリング ,  代理モデル

分類 (2件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  地下水学  (DC07040Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 帯水層 ,  脆弱性 ,  マップ ,  代理モデル ,  塩水侵入 ,  モニタリング ,  予測