Development of a generalized method for nonpoint source load estimation

非点源负荷估计通用方法的开发

• 批准号: 21K05828
• 负责人: 多田 明夫
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kobe University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K05828/
• 关键词: Horvitz-Thompson推定量; 年単位LQ式; 低頻度; 長期; モニタリング; 水質; 低頻度データ; 長期データ; 面源負荷量; 土地利用; 不偏推定; 原単位

R4年度の研究成果は，面源負荷推定の一般化に必要な，河川負荷量の推定精度の向上をはかる方法の開発である。R3年度の研究成果として，長期間にわたる日単位の河川流量データと低頻度（月１回）の河川水質モニタリングデータから，年単位の総流出量QTと年単位の総流出負荷量LT間のべき乗型関係式（年単位LQ式）を推定する方法を開発し，研究当初想定していたchemostaticな両者の線形関係に代わる面源を含む河川負荷の推定法とした。この方法は適切な年単位LQ式の信頼区間を与えうるものであったが，不偏推定量であるHorvitz-Thompson（HT）推定量に基づき年単位LQ式の信頼区間を推定すると，月１回の低頻度データではその幅が非常に大きくなる（不確かさが大きくなる）という課題があった。このためR4年度には，年単位あるいはそれ以上の長期間の河川負荷推定量の不確かさを縮小する推定手法の開発を行った。具体的には，不偏推定量であるHorvitz-Thompson推定量に，河川の瞬間流量や採水時刻といった補助情報から河川の瞬間負荷量を関係づける非線形のrating curve（LQ式）をLQ式の推定量の偏り補正を行いつつ組み合わせたbias-corrected regression estimator（BCRE）を開発した。実際にこの方法によれば，多くの場合従来のHT推定量よりも狭い信頼区間を構成することが可能であった。またHT推定量では懸濁態項目を中心として，低流量時に観測データが集中しやすい月１度の定期調査データでは負荷推定量の信頼区間の被覆確率が低下するという問題があったが，BCREはこの被覆確率の低下をも改善する手法である。この手法を用いて，年単位LQ式の推定精度の向上を図るとともに，更に簡便で精度の高い河川水質の代表値として10年平均流量加重平均濃度の採用の是非を検討した。

The research results of R4 include the necessity of generalization of non-point source load estimation and the development of method for estimating river load. The research results of R3 are as follows: the estimation method of river water quality in the long-term, daily and low-frequency (monthly) river discharge is developed, and the estimation method of river load in the area-source is studied. The linear relationship between the annual total outflow QT and the annual total outflow load LT is established. This method is suitable for estimating the signal interval of the annual LQ formula without bias. Horvitz-Thompson (HT) estimates the signal interval of the annual LQ formula. The amplitude of the low frequency of the monthly cycle is very large. Development of estimation methods for long-term river load estimation Specifically, the Horvitz-Thompson regression estimator (BCRE) is developed by combining the non-linear rating curve (LQ) and the bias-corrected regression estimator (BCRE). In practice, this method is used to estimate the amount of HT in many cases, and it is possible to construct a narrow signal interval. HT estimation quantity and suspended state items are centralized, and the coverage accuracy of load estimation quantity and information interval is low when the flow rate is low. BCRE has the method to improve the coverage accuracy. The accuracy of the estimation of the annual LQ equation is discussed in detail. The accuracy of the estimation is discussed in detail. The accuracy of the estimation is discussed in detail. The accuracy of the estimation is discussed in detail.

项目成果

年負荷量と年流量の関係について

关于年负荷量与年流量的关系

• 发表时间: 2021
• 作者: Daoluang Honglikith;Masayoshi Harada;Kazuaki Hiramatsu;Toshinori Tabata and Akinori Ozaki;多田明夫，田中丸治哉;萩原大生，石神暁郎，島本由麻，鈴木哲也;多田 明夫・田中丸治哉
• 通讯作者: 多田 明夫・田中丸治哉

Horvitz-Thompson 推定量による河川負荷量の不偏推定

使用 Horvitz-Thompson 估计器对河流负荷进行无偏估计

• 发表时间: 2022
• 作者: Daoluang Honglikith;Masayoshi Harada;Kazuaki Hiramatsu;Toshinori Tabata and Akinori Ozaki;多田明夫，田中丸治哉
• 通讯作者: 多田明夫，田中丸治哉

河川流下負荷量の不偏推定とその区間推定について

关于河流流量负荷的无偏估计及其断面估计

• 发表时间: 2022
• 作者: Ren Yamamoto;Masayoshi Harada;Kazuaki Hiramatsu and Toshinori Tabata;多田明夫，田中丸治哉
• 通讯作者: 多田明夫，田中丸治哉

Unbiased Estimates and Confidence Intervals of Riverine Loads for Low‐Frequency Water Quality Monitoring Strategies

低频水质监测策略河流负荷的无偏估计和置信区间

• DOI: 10.1029/2022wr031941
• 发表时间: 2022
• 期刊: Water Resources Research
• 影响因子: 5.4
• 作者: Akio TADA;Haruya TANAKAMARU
• 通讯作者: Haruya TANAKAMARU

Estimation of Decadal Averages of Annual Riverine Constituent Loads Based on Long-Term Low-Frequency Water Quality Monitoring Data

基于长期低频水质监测数据的年河流成分负荷十年平均值估算

• DOI: 10.11408/jsidre.90.i_279
• 发表时间: 2022
• 期刊: Transactions of The Japanese Society of Irrigation, Drainage and Rural Engineering
• 作者: 近森秀高・工藤亮治・丸尾啓太;長崎文博，小林秀一，鈴木哲也;多田明夫，田中丸治哉
• 通讯作者: 多田明夫，田中丸治哉