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J-GLOBAL ID：201702293178125618   整理番号：17A0316527

SWATモデルに基づく非点源汚染制御のための臨界供給源地同定に及ぼすDEM不確実性の影響【Powered by NICT】

Impacts of DEM uncertainties on critical source areas identification for non-point source pollution control based on SWAT model

著者 (7件)： Xu Fei (State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, No. 19, Xinjiekouwai Street, Beijing 100875, China) ,  Dong Guangxia (Department of Statistics, China National Environmental Monitoring Center, Beijing 10012, China) ,  Wang Qingrui (State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, No. 19, Xinjiekouwai Street, Beijing 100875, China) ,  Liu Lumeng (State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, No. 19, Xinjiekouwai Street, Beijing 100875, China) ,  Yu Wenwen (State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, No. 19, Xinjiekouwai Street, Beijing 100875, China) ,  Men Cong (State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, No. 19, Xinjiekouwai Street, Beijing 100875, China) ,  Liu Ruimin (State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, No. 19, Xinjiekouwai Street, Beijing 100875, China)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 540  ページ： 355-367  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Soil and Water Assessment Tool(SWAT)モデルを用いて栄養シミュレーションに異なる数値標高モデル(DEM)分解能,発生源と再サンプリング技術の影響は十分に研究されていない。本研究の目的は,SWATモデルを用いた栄養負荷に基づく非点源(NPS)重要供給源域(CSA)の同定へのDEM分解能(30mから1000mまで),発生源(ASTER GDEM2,SRTMとTopo DEM)及び再サンプリング技法(最近傍,双線形補間,三次畳込みと大部分)の感度を評価することであった。,中国の三峡貯水池の主要支川の一つ,Xiangxi川を研究区域として選択した。以下の知見が得られた(1)DEMから抽出した上昇と傾斜したDEM分解能変化に敏感であった。30m DEMの結果と比較して,1000m DEMは104mと41.57°上昇と斜面を過小評価し,それぞれ(2)サブ流域および水文応答単位(HRU)の数はDEM分解能によってかなり影響されたが,各サブ流域の全窒素(TN)および全リン(TP)負荷は異なるDEM源と高い相関を示した。(3)DEM解像度と発生源をCSA同定に大きな効果を持っていたが,TNおよびTPのCSAは,DEM不確実性に対して異なる応答を示した。TN CSAは,分解能変化に敏感であり,すべてのDEM分解能で六種の分布パターンを示した。TP CSAは,ソースと再サンプリング技術変化に敏感であった,DEM再サンプリング技術のためのDEM源と二分布パターンのための三分布パターンを示した。栄養CSAを同定する場合DEM分解能と発生源を考慮しなければならない二つの最も高感度SWATモデルDEMパラメータである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高感度 ,  流域 ,  *面汚染源 ,  貯水池 ,  数値地形モデル ,  河川 ,  分解能 ,  畳込み ,  *不確実性
準シソーラス用語： 水文応答 ,  過小評価 ,  線形補間 ,  リサンプリング ,  発生源 ,  *SWATモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ディジタル標高モデル ,  不確実性 ,  SWATモデル ,  重要な発生源地域 ,  非特定源汚染

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (6件)： SWATモデル ,  非点源汚染 ,  臨界 ,  同定 ,  DEM ,  不確実性