Runoff analysis in humid forest catchment with artificial neural network

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Gautam, M. R.*; Watanabe, Kunio; Saegusa, Hiromitsu

核燃料サイクル開発機構の東濃鉱山及び正馬様用地周辺をテストサイトに、ニューラルネットワークモデル(ANN)を用い、表層水理観測データの一つである土壌水分観測結果から河川流量の推定を試みた。その結果、土壌水分観測結果を用いて河川流量を推定することが可能であることが示された。また、特に深度40cmの土壌水分量と河川流量に関係があることが解析結果より明らかとなった。これらは、より高精度な流出予測を行うANNモデル機構の基礎データとなる可能性を示した。

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使用言語	:	English
掲載資料名	:	Journal of Hydrology
巻	:	235
号	:
ページ数	:	p.117 - 136
発行年月	:	2000/00
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キーワード	:	no keyword

特許データ	:
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論文URL	:	https://doi.org/10.1016/S0022-1694(00)00268-7
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Access	:	- Accesses
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InCites™	:	パーセンタイル：84.85 分野：Engineering, Civil
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登録番号 : 07-2000-0013
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