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J-GLOBAL ID：202202273184760397   整理番号：22A0703023

極端な水文シミュレーションにおける入力と水文パラメータの不確実性の役割【JST・京大機械翻訳】

The role of input and hydrological parameters uncertainties in extreme hydrological simulations

著者 (8件)： Meresa Hadush (Ecology and Natural resources, Center for Development Research, University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Meresa Hadush (Hydrology and Water resources, Africa Center of Excellence for Water Management (ACEWM), Addis Ababa University, Addis ababa, Ethiopia) ,  Tischbein Bernhard (Ecology and Natural resources, Center for Development Research, University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Mendela Josephine (Hydrology and Water resources, Africa Center of Excellence for Water Management (ACEWM), Addis Ababa University, Addis ababa, Ethiopia) ,  Demoz Rediet (Hydrology and Water resources, Africa Center of Excellence for Water Management (ACEWM), Addis Ababa University, Addis ababa, Ethiopia) ,  Abreha Tarikua (Hydrology and Water resources, Africa Center of Excellence for Water Management (ACEWM), Addis Ababa University, Addis ababa, Ethiopia) ,  Weldemichael Metsihat (Hydrology and Water resources, Africa Center of Excellence for Water Management (ACEWM), Addis Ababa University, Addis ababa, Ethiopia) ,  Ogbu Kingsley (Ecology and Natural resources, Center for Development Research, University of Bonn, Bonn, Germany)
資料名： Natural Resource Modeling  (Natural Resource Modeling)
巻： 35  号： 1  ページ： e12320  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2693A  ISSN： 0890-8575  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： 水文学的極値事象のシミュレーションにおける不確実性の可能な発生源の定量化は,極端な状況と水資源計画におけるより良いリスク管理のために非常に重要である。本研究の主目的は,入力データ品質と水文パラメータセットの役割を同定し,水文学的極値推定における不確実性伝播である。これには,2つの目的関数(低流量に対する洪水とLogNSEに対するNSE),20,000のHydrologiska Vattenbalansavdelning(HBV)水文パラメータセット,および3つの頻度分布モデル(Log-Normal,Pearson-III,および一般化極値)を用いて,洪水および低流量へのそれらの寄与を同定し,推定することを含むものである。”その原因”は,2つの目的関数(洪水およびLogNSEに対するNSE),20,000の水文パラメータセット,および3つの頻度分布モデル(Log-Normal,Pearson-III,および一般化極値)を用いた。シミュレートされた流れに対する不確実性の影響は,異なる流れ様式と流出発生メカニズムのため,選択した3つの集水域全体にわたって一様ではない。結果は,高い流動頻度モデリングにおける不確実性が主に入力データ品質から来ることを示した。低い流動頻度のモデリングにおいて,全体の不確実性への主要部要因は,モデルパラメタリゼーションであった。QT90(90年リターン期間における極値ピーク流量分位)の全不確実性は,入力データと水文パラメータ集合の相互作用が全不確実性において重要な役割を有することを示した。対照的に,QT10(10年リターン期間における極低流量分位)推定において,入力データ品質と水文パラメータは,全不確実性に有意に影響した。これは,一次要因とそれらの相互作用が水資源管理と洪水と干ばつリスク管理においてかなりのリスクを引き起こすかもしれないことを意味する。したがって,災害リスク管理,水資源計画,および環境影響評価の評価におけるこれらの因子およびそれらの相互作用を無視することは,実現可能ではなく,かなりのリスクにつながる可能性がある。水資源管理者の推奨は,水文パラメータおよび気候入力データの役割が洪水および低流量推定において顕著であり,水資源および極値管理に大きく影響する。入力データは主に洪水の大きさと頻度を支配し,一方,低流量と頻度は入力データの質と水文パラメータの両方によって支配的に影響した。水資源管理と極端なリスク管理においてかなりのリスクを引き起こす主な特徴を考慮することが重要である。災害リスク管理,水資源計画,および環境影響評価の評価における一次因子とそれらの相互作用を無視することは,実現可能ではなく,かなりのリスクにつながる可能性がある。極端な高および低流量変化の影響をより良く準備するための複雑なモデリングアプローチによる改良極端な水管理は,地域経済の水関連部門におけるリスクを戦闘し,最小化するための最良の長期および短期計画および戦略である。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： *シミュレーション ,  相互作用 ,  洪水 ,  *不確実性 ,  水資源 ,  リスク ,  流量 ,  頻度 ,  気候 ,  流域 ,  干ばつ ,  目的関数 ,  リスク管理 ,  水文モデル
準シソーラス用語： 入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ANOVA ,  極値 ,  GLUE ,  HBV ,  水文モデル ,  伝搬 ,  不確実性

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 水 ,  文 ,  シミュレーション ,  パラメータ ,  不確実性 ,  役割