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J-GLOBAL ID：202202262353563041   整理番号：22A0550742

より良い河川流量予測のためのBudykoベース雪表現を用いた改良Zhangのダイナミック水収支モデル【JST・京大機械翻訳】

An Improved Zhang’s Dynamic Water Balance Model Using Budyko-Based Snow Representation for Better Streamflow Predictions

著者 (3件)： Hwang Jeongwoo (Department of Earth and Environmental Engineering, Columbia University, New York, NY, USA) ,  Hwang Jeongwoo (Department of Civil Engineering, The City University of New York (City College), New York, NY, USA) ,  Devineni Naresh (Department of Civil Engineering, The City University of New York (City College), New York, NY, USA)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 58  号： 1  ページ： e2021WR030203  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0706A  ISSN： 0043-1397  CODEN： WRERAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地域気候強制と流域特性に関連した集水域の水収支を理解することは,気候変動と土地被覆の変化を予測するため,現在と将来の水資源を予測するのに重要である。本研究は,地域気候と流域特性に基づく流域レベルでの水文循環の物理的分割プロセスを反映するZhangの月水収支モデル(物理ベース概念水文モデル)を改善することを意図した。既存のモデルは雪プロセスを含んでいない,そして,融雪水が多くの地域,特に温帯と剛な区域において水資源の重要な供給源であったので,雪影響区域において明らかな限界に直面した。融解に関する表面エネルギーバランスとBudyko限界に基づく雪モジュールを導入し,既存の水収支方程式と結合させた。さらに,毎月のパラメタリゼーションをモデルに適用して,集水域の時変水文特性をより良く説明した。提案したモデルは5つの異なる月パラメータを含み,水文サイクルの物理的分割プロセスを決定し,それらは地域的に較正され,Budyko型制約下で検証された。モデルを米国大陸(CONUS)の1210流域に適用し,シミュレートした河川流を観測データと比較した。提案モデルは元のモデルより著しく優れ,中央値NSEを31%(0.51から0.67へ)改善し,許容可能なNSEを58%まで増加させた。また,CONUSを横断する流域特性の空間的変動性を,較正パラメータに基づいて調査した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表面エネルギー ,  *水収支 ,  水資源 ,  水循環 ,  流域 ,  気候変動 ,  流域特性 ,  温帯 ,  *河川流 ,  大陸 ,  水文モデル ,  土地被覆
準シソーラス用語： *雪 ,  水文特性 ,  *水収支モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Zhangの動的水収支モデル ,  Budykoのフレームワーク ,  雪のプロセス ,  改良パラメタリゼーション ,  流域特性 ,  PUBS構想

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 河川流量予測 ,  雪 ,  表現 ,  水収支モデル