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J-GLOBAL ID：202202266408390469   整理番号：22A0550714

粒度データへのエンドメンバーモデリングの適用:制約と限界【JST・京大機械翻訳】

Application of end-member modelling to grain-size data: Constraints and limitations

著者 (5件)： Dietze Michael (GFZ German Research Centre for Geosciences, Section 4.6 Geomorphology, Potsdam, 14473, Germany) ,  Dietze Michael (Department of Geography, University of Bonn, Bonn, D-53115, Germany) ,  Schulte Philipp (Department of Geography, RWTH (Rheinisch-Westfaelische Technische Hochschule) Aachen University, Aachen, 52056, Germany) ,  Dietze Elisabeth (Alfred Wegener Institute for Polar and Marine Research, Research Unit Potsdam, Potsdam, 14473, Germany) ,  Dietze Elisabeth (GFZ German Research Centre for Geosciences, Section 3.2 Organic Geochemistry, Potsdam, 14473, Germany)
資料名： Sedimentology  (Sedimentology)
巻： 69  号： 2  ページ： 845-863  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0345C  ISSN： 0037-0746  CODEN： SEDIA  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： エンドメンバーモデリング解析(EMMA)は,堆積物生成,輸送および堆積のプロセスを同定し,定量化するために,多モード粒径分布を非混合するための統計的アプローチである。異なる計算実装は広くベンチマークされ,同様に高い信頼性特性を示すが,実用的観点からの方法の適用性,品質および限界に関する一連の未知がある。本研究は,モンテカルロ試験と共に,経験的および合成試料の両方を用いて,これらの重要な未知数を調査した。理想的な条件(すべての利用可能な試料,ランダムに混合された成分,116の粒径クラス)の下で,EMMAは0.63と0.98の間のR2で入力端成分(負荷)の粒径分布をモデル化でき,R2が0.71と0.81の間の各試料(スコア)に対するそれらの相対的寄与をモデル品質のベースラインを設定することができる。不適切なモデルパラメータ設定は,R2の厳しい低下を引き起こす。EMMAは,1つの試料のみに存在するか,または10vol%以下の場合であっても,エンドメンバーを検出することができる。20から40のサンプルまたはそれ以上で,安定した高品質モデル結果が可能である。15以上の粒度クラスで,モデル結果は,そのような安定した高い再現性レベルに達する。EMMAは,本来マルチモーダルエンドメンバー(R20.78と0.99)を描写できる。同一の相対粒度分布形状を有するエンドメンバーは,品質低下を引き起こすことなく,著しく重なる。同一分布のR2は,モード位置が互いに離れて3つの粒径クラス未満であるまで不変に高かった。徐々に広がるエンドメンバー分布は,結果に有意に影響しなかった。しかし,シフトモード位置は,厳しい影響を有した。堆積後混合はモデル化したスコアの劇的な偏差を引き起こすが,負荷は実質的に影響を受けない。これらの試験の見地から,EMMAは信頼できる,ほとんど不偏のツールであり,混合堆積物からの堆積物生成/輸送/堆積様式を同定し,定量化し,地球科学的に意味のある文脈で使われる。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： モンテカルロ法 ,  粒度分布 ,  試料 ,  粒径 ,  粒度 ,  堆積物 ,  *モデリング ,  モデル ,  負荷 ,  多モード ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 地球科学 ,  モデルパラメータ ,  高品質 ,  高信頼性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エンドメンバーモデリング解析 ,  粒度モデリング ,  感度試験 ,  合成データ ,  検証

分類 (2件)： 堆積学一般  (DE05010J) ,  第四紀  (DE02070C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒度 ,  制約 ,  限界