Mar 02, 2024
水文学的類似性評価における HCA クラスタリングのための流れの特徴と集水域の属性 (チュニジアのケース)
Scientific Reports volume 13、記事番号: 12144 (2023) この記事を引用 70 アクセス メトリクスの詳細 クラスター分析などの分割方法は、流域をプールする場合に有利です。
Scientific Reports volume 13、記事番号: 12144 (2023) この記事を引用
70 アクセス
メトリクスの詳細
クラスター分析などの分割方法は、集水域を水量測定上の類似の領域にプールする場合に有利です。 これらは、南地中海地帯で一般的な問題である、計測されていない集水域でのデータ不足を克服するのに役立ちます。 正確な予測がなければ、水資源を効率的に評価して管理することは難しく、この状況は水文学の意思決定者にとって何の役にも立ちません。 この論文では、多次元の地理学および水路空間で計算された距離に基づいて階層的クラスタリング アルゴリズム (HCA) を使用して集水域をプールすることを目的としたチュニジアのアプリケーション ケースについて説明します。 生成されたクラスターの均一性は、シルエット インデックスによってチェックされます。 次に、距離効率が比較されます。 1992 年以来監視されているチュニジアの半乾燥地域 19 の集水域が研究されています。 2 つのクラスターを含む HCA では、12 の地理学的属性、9 つの降雨および河川流の特徴が考慮されます。 相関距離により、最も均一なクラスターが得られます。 統計的には、浸食防止活動の影響を受ける面積の割合、森林面積の割合、および流域面積が最も特徴的な属性です。 ただし、比重測定のサインは無関係であるようです。 これらのパーティションは、予測をサポートする必要がある 2 つの異なる水文学的挙動を強調しています。 南地中海の場合、水力測定データの不足が現在も問題となっているため、結果は有望である。 これらには、大量の情報を必要とせずに水文予測が可能になるという利点があります。
水資源管理 (例: 土地利用計画、灌漑、水力構造設計、洪水予測) には、対象の場所または集水域の水量に関する知識が必要です。 それにもかかわらず、世界の多くの地域のいくつかの集水域は計測されていない、または計測が不十分であり、このデータ不足は集水域の規模が減少するにつれて増加することが多く、管理に大きな困難をもたらしています1,2。 したがって、計測されていない河川または流域での流出予測は、計測された場所から計測されていない場所への何らかの外挿を通じて実行されますが、これは簡単ではありません。 これが、Ungauged Basin (PUB) の予測イニシアチブの存在意義の全体です2。 PUB は、より一貫性のある水文学のより良い科学的根拠を開発し、科学的進歩の見通しを高め、不確実性を軽減することを目的として設計されました3。
地域化技術は、情報を転送するために必要な PUB ツールです。 それらは 2 つのカテゴリに属します。 統計的またはプロセスベース。 1 つまたは複数の計測された集水域 (ドナー) から別の計測されていない集水域 (受信者) 4 に情報を転送するには、次の方法で選択できる同様の計測された集水域の識別が必要です。
地理的または空間的な近接性。
クラスタリング手法を適用した、水文学的および/または地理学的および気候的属性の類似性。 したがって、一般に、多次元属性空間内の集水域間のメートル距離が識別され、その近さを評価します5,6。
実際には、どのアプローチの優位性も明確に導き出せる確立された基準がないため、水文学者は地域化のための幅広いアプローチを時間をかけて検討してきました7,8。
Burn と Goel9 は、加重ユークリッド距離を使用した地理的な集水域特性に基づいて集水域分割の開始点としてクラスタリングを採用しました。 次に、地域の均質性を高めるために地域修正ヒューリスティックプロセスが提案されました10。 最近、Jared et al.11 は、気候および生物物理学的属性に基づいて、プレーリー内のカナダの小さな集水域を分類の枠組みで研究しました。 彼らは、主成分の凝集階層的クラスタリング (HCPC) 法を使用して、類似した領域を特定しました。 したがって、地域化研究では流域分類が頻繁に必要であり、その精度がそれに密接に依存していることが強調されます。
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