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J-GLOBAL ID：202202260616229059   整理番号：22A0496632

異なる気候地域における短期から長期の干ばつ予測のための統合ハイブリッドデータ処理技術の不確実性評価【JST・京大機械翻訳】

Uncertainty Assessment of the Integrated Hybrid Data Processing Techniques for Short to Long Term Drought Forecasting in Different Climate Regions

著者 (4件)： Roushangar Kiyoumars (Department of Water Resource Engineering, Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Roushangar Kiyoumars (Center of Excellence in Hydroinformatics, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Ghasempour Roghayeh (Department of Water Resource Engineering, Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Alizadeh Farhad (Department of Water Resource Engineering, Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran)
資料名： Water Resources Management  (Water Resources Management)
巻： 36  号： 1  ページ： 273-296  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： 干ばつ指数の正確な予測は望ましくない結果を低減する有用な方法である。本研究では,Metaモデルとデータ処理法に基づく新統合ハイブリッド予測手法のワーカビリティを,異なる気候の地区における標準化降水蒸発散指数(SPEI)を予測するために評価した。短期,中期および長期SPEIsシリーズ(すなわち,3,9および24か月)をイランに位置する5地点について1951~2019年の期間に計算した。この点に関して,SPEIsの最初の時間的特徴をウェーブレット変換(WT)を用いて破壊した。次に,より高い静止特性を有する特徴を得るために,アンサンブル経験的モード分解(EEMD)を適用して,得られたサブシリーズをさらに分解した。最後に,最も効率的なサブ系列を選択し,入力としてMetaモデルアプローチ[即ち,フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN),カーネル極端学習機械(KELM),およびGaussプロセス回帰(GPR)]に挿入した。結果は,提案方法が35から45%の間のモデルの能力を強化することを示した。提案モデルの能力を,オーバラップ離散ウェーブレット変換(MODWT)法を通して検証した。結果は,統合方法に対する根平均二乗誤差(RMSE)基準の分布範囲は0.036-0.172(生データで)から0.025-0.109(分解データ)に減少したことを示した。モンテカルロ不確実性解析を用いて,適用したモデル信頼性を評価した。結果は,95PPU指標のための72.8%から89.2%の値を有する統合モデルが,短期から長期干ばつモデリングにおける不確実性の許容度を有することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  モンテカルロ法 ,  降水 ,  信頼性 ,  標準化 ,  *不確実性 ,  *気候 ,  蒸発散 ,  Gauss過程 ,  *干ばつ ,  *データ処理 ,  ワーカビリティ ,  ウェーブレット変換
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 干ばつ ,  EEMD ,  ハイブリッド前処理モデル ,  SPEI ,  不確実性解析

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 (9件)： 気候 ,  地域 ,  短期 ,  長期 ,  干ばつ ,  予測 ,  統合 ,  データ処理 ,  不確実性評価