開放地中海マツ森林からのデータによる3つの降雨遮断モデルと異なるパラメタリゼーション法の試験【JST・京大機械翻訳】

Eliades Marinos; Bruggeman Adriana; Djuma Hakan; Christou Andreas; Rovanias Konstantinos; Lubczynski Maciek W.

文献

J-GLOBAL ID：202202251056255681 整理番号：22A0433314

開放地中海マツ森林からのデータによる3つの降雨遮断モデルと異なるパラメタリゼーション法の試験【JST・京大機械翻訳】

Testing three rainfall interception models and different parameterization methods with data from an open Mediterranean pine forest

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資料名：
巻： 313 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： C0901A ISSN： 0168-1923 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

植生による降雨遮断をシミュレートするために様々なモデルが開発されているが,それらの定式化と適用は多数の仮定とパラメータ推定手順に依存する。本研究の目的は,Rutter,GashおよびLiu遮断モデルの性能に対する異なるモデル仮定およびパラメータ導出手法の影響を調べることである。他の2つの毎日のモデルとは対照的に,Rutterモデルを1時間及び1日ベースの両方に適用した。01/Jul/2016と31/5/2020の間の期間に対する半乾燥Pinus bruticia森林(Cyprus)からの1つの自動と28の手動通過雨量計の気象観測所からの時間毎のデータを分析に用いた。モデルパラメータと変数の評価に対する感度解析を行った:キャノピー貯蔵能力(S),キャノピー被覆率(c),平均湿性降雨速度(E_c/R)に対する平均湿潤蒸発速度の比,および蒸発量(E_o)。3つのパラメータ導出手法,すなわち,Sとcの最適化のための広く用いられている回帰法と自動モデルパラメタリゼーション手順,およびSの最適化(c観察による)を試験した。パラメータ化されたモデルを毎日の気象データで実行して,長期毎週のスルーフォールデータ(2008~2019)と比較した。ガスとLiuモデルはE_c/Rに対して低い感度を示した。S,cおよびE_c/Rの異なる組合せによる試験ランは,強い等価性を明らかにした。モデルは,0.90以上のKling-Gupta効率(KGE)で,較正と検証期間の両方に対して高性能を示した。自動モデルパラメタリゼーション手順によるガスとLiuモデルは,回帰法よりも高いKGEsをもたらした。3つのモデルの長期適用から計算した遮断損失は18~20%の範囲であった。モデルは,本質的に可変遮断プロセスを捕捉することができた。しかし,このモデルをパラメータ化するためには,代表的な時系列通過測定が必要である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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生態系 , 植物生態学

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