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J-GLOBAL ID：202202230051055937   整理番号：22A0967551

三変量およびペアワイズCopula構築(PCC)モデルを用いた干ばつ特性化のための非定常および確率的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Non-stationary and Probabilistic Approach for Drought Characterization Using Trivariate and Pairwise Copula Construction (PCC) Model

著者 (2件)： Dixit Soumyashree (Department of Civil Engineering, National Institute of Technology, Warangal, India) ,  Jayakumar K. V. (Department of Civil Engineering, National Institute of Technology, Warangal, India)
資料名： Water Resources Management  (Water Resources Management)
巻： 36  号： 4  ページ： 1217-1236  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： 可変気候条件下で,従来の標準化降水指数(SPI)とReconnaisance干ばつ指数(RDI)は,極端な干ばつ特性を予測するために不適切である。非定常標準化降水指数(NSPI)と非定常Reconnaisance干ばつ指数(NRDI)は,非定常分布に適合することによって開発された。外部共変量を考慮した時間変化位置パラメータを有する,位置,スケールおよび形状(GAMLSS)フレームワークにおける一般化付加モデルを非定常分布に適合するために用いた。多変量ENSO指数(MEI),南振動指数(SOI),海面温度(SST),インド洋ダイポール(IOD)を非定常干ばつ評価の外部共変量として考慮した。定常および非定常モデルの性能を比較した。また,本研究は,乾燥戻り期間を推定するために,三変量とペアワイズCopula構成(PCC)モデルに集中した。2つのコピュラモデルの比較は,PCCモデルが三変量のスチューデントのコピュラモデルよりも良好に機能することを示した。干ばつ事象で到達した再発間隔は,三変量コピュラモデルとPCCモデルに対して異なった。本研究は,非定常干ばつ指数が,変化する気候シナリオの下で干ばつ特性の正確な推定に役立つことを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分布関数 ,  経時変化 ,  *干ばつ ,  海面水温 ,  気象条件 ,  指数 ,  キャラクタリゼーション ,  ENSO
準シソーラス用語： 非定常性 ,  コピュラ ,  共変量 ,  気候変動シナリオ ,  干ばつ指数 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： NSPI ,  NRDI ,  MEI ,  IOD ,  SST ,  SOI ,  GAMLSS ,  PCC

分類 (2件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (8件)： 変量 ,  構築 ,  PCC ,  モデル ,  干ばつ ,  特性化 ,  非定常 ,  確率