将来の環境流量に対する気候変動の影響評価

评估气候变化对未来环境流的影响

基本信息

  • 批准号:
    17F17372
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2017-11-10 至 2020-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In the previous fiscal year, it was found that models developed with Parallel Genetic Programming (PGP) algorithm (introduced in this research) show better generalisation skills and produce fewer unphysically large outliers compared to that of models developed with the traditional single deme GP. However, both conventional GP and PGP algorithms were not able to capture the extremes in the observed time series accurately. In a preliminary investigation, it was found that a monthly downscaling approach coupled with a monthly to daily disaggregation method has a better potential to simulate extremes, but the overall performance of the model is not as good as that of a daily downscaling model. Also, disaggregation methods are known to perform poorly when months with similar totals/averages with significantly different intra-monthly distributions are present in observations. In this year, a comprehensive investigation on the improvement to the simulation of extremes in precipitation, temperature and streamflows was conducted focussing on the use of disaggregation. Potential methods to combine the daily simulations with monthly to daily disaggregated simulations were also investigated. Streamflows were projected into the future with the improved methodology, availability of water to satisfy the needs of the environment was investigated. Results were summarized into manuscripts and submitted as papers to journals based on the finding of these new analyses.
在上一个财政年度,人们发现,与传统的单deme GP开发的模型相比,与并行遗传编程(PGP)算法(在本研究中引入)开发的模型显示出更好的泛化能力,并产生更少的非物理大离群值。然而,传统的GP和PGP算法都不能准确地捕捉到所观察到的时间序列中的极值。在初步调查中,人们发现,每月降尺度的方法加上每月到每日的分解方法有更好的潜力来模拟极端,但模型的整体性能不如每日降尺度模型。此外,当观测中出现总数/平均数相似但月内分布明显不同的月份时,已知分解方法的效果很差。在这一年里,进行了一项关于改进降水、温度和流量极端情况模拟的全面调查,重点是使用分解。还研究了将每日模拟与每月至每日分解模拟相结合的联合收割机可能方法。用改进的方法预测了未来的径流量,调查了满足环境需要的水的可用性。根据这些新分析的发现,结果被总结成手稿并作为论文提交给期刊。

项目成果

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    0
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 资助金额:
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    Continuing Grant
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