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J-GLOBAL ID：202202287800096754   整理番号：22A0981412

河川ネットワークにおける河川流量データのためのリフティング方式【JST・京大機械翻訳】

Lifting scheme for streamflow data in river networks

著者 (2件)： Park Seoncheol (Department of Information Statistics, Chungbuk National University, Cheongju, Korea) ,  Oh Hee-Seok (Department of Statistics, Seoul National University, Seoul, Korea)
資料名： Journal of the Royal Statistical Society. Series C. Applied Statistics  (Journal of the Royal Statistical Society. Series C. Applied Statistics)
巻： 71  号： 2  ページ： 467-490  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0430A  ISSN： 0035-9254  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： 本論文は,河川ネットワークに位置する水汚染物質データを分析するための新しいマルチスケール法を示した。提案方法の主なアイデアは,従来のリフティング方式を適応させることであり,河川ネットワーク領域における河川流量データの特性を反映することである。データドメイン構造の複雑性のため,リフティングスキームを直接河川流量データに適用することは難しい。この問題を解決するために,フロー適応近傍選択,フロー比例重み発生およびフロー長適応除去点選択を組み込んだ河川流量データのための新しいリフティングスキームアルゴリズムを提案した。また,提案したリフティングスキームの非縮退バージョンを提供した。シミュレーション研究は,提案した方式が河川流量データのマルチスケール解析を成功裏に実行することを示した。さらに,既存の平滑化法と比較して,Geum-River流域で観測された水質汚濁データの実データ分析を提供した。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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  水質汚濁 ,  *ネットワーク ,  *流量 ,  *河川 ,  流域 ,  水質汚濁物質 ,  平滑化 ,  データ解析 ,  縮退
準シソーラス用語： マルチスケール解析 ,  マルチスケール ,  *河川流量 ,  複雑性 ,  空間モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： リフティング方式 ,  河川ネットワーク ,  平滑化 ,  空間適応 ,  空間モデリング ,  河川流量データ

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 河川 ,  河川流量 ,  リフティング方式