文献

J-GLOBAL ID：202202253676899918   整理番号：22A0845490

6つのトレンド検出法と月地下水位予測の比較-事例研究【JST・京大機械翻訳】

Comparison of six trend detection methods and forecasting for monthly groundwater levels - a case study

著者 (2件)： SatishKumar K (Department of Civil Engineering, National Institute of Technology, Warangal, India) ,  Rathnam E. Venkata (Department of Civil Engineering, National Institute of Technology, Warangal, India)
資料名： ISH Journal of Hydraulic Engineering  (ISH Journal of Hydraulic Engineering)
巻： 28  号： S1  ページ： 412-421  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5956A  ISSN： 0971-5010  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,地下水レベル(GWL)傾向を,季節時間スケールで6つの統計的傾向技術を用いて分析し,時系列分析(TSA)を用いて毎月予測した。Telangana州のWarangal地区について,1996~2017年に14の観測井の地下水データ(圧電レベル)を考察した。結果は,14から5つの観測井で有意な減少傾向を示した。特に,2つの観測井戸は増加傾向を示した。考慮した4つの季節のうち,傾向における変化は,ポストモンスーンkharifとRabiで観察された。傾向における変化点は,Mann-Kendall試験から得た傾向変動と良好な一致を示す逐次Mann-Kendall(SMK)試験を用いて検出した。革新的傾向解析技術(ITAT)を適用して単調および非単調傾向級数プロットを導いた。ITATと比較して,SMK試験は他の傾向試験と良好な一致を示した。1996~2017年のピエゾメータデータを考慮して,2017年のGWLを自己回帰統合移動平均モデル(ARIMA)を用いて予測した。結果は,ARIMA(4,1,2)モデルが,観測値(R2)が0.86,二乗平均平方根誤差が0.28,およびAkaike情報基準が377.5で,観測および予測GWLとの良好な相関を示す,観測井戸1に対するGWLsの最良の予測を示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地下水 ,  時系列分析 ,  解析 ,  変動 ,  圧電気 ,  試験 ,  ピエゾメータ ,  観測井 ,  *地下水位 ,  測定データ ,  *事例研究
準シソーラス用語： ARIMAモデル ,  傾向解析 ,  自己回帰 ,  *トレンド検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地下水レベル ,  ARIMA ,  Spearmanのランク相関 ,  逐次マン-ケンダール試験 ,  ITAT

分類 (2件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  気圏環境汚染  (SB03020M)

タイトルに関連する用語 (6件)： トレンド ,  検出法 ,  月 ,  地下水位 ,  予測 ,  研究