統計的方法による松江市の洪水予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-11-09
• タイトル: 統計的方法による松江市の洪水予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Flood forecasting in Matsue City using statistical methods
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 島根大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 島根大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 島根大学エスチュアリー研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Natural Science and Technology,Shimane University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Natural Science and Technology,Shimane University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Estuary Research Center, Shimane University
• 著者名: 山本, 和樹; 坂野, 鋭; 矢島, 啓
• 著者名(英): Kazuki, Yamamoto; Hitoshi, Sakano; Hiroshi, Yajima
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，松江市内の河川における洪水予測に統計モデルを用いた手法を適用し，精度の検討及び考察を行った．時系列解析手法の一つである多変量自己回帰モデルを用いてリードタイム 1-3 時間における水位予測および予測精度評価を実施した．その結果，松江市内の中小河川に多変量自己回帰モデルを適用した場合，短期間の予測であれば実用的かつ精度の高い結果を得られることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this study is using statistical models for flood forecasting for rivers in Matsue City. Accuracy considerations and discuss. We were using Multivariate Auto Regression model, one of the Time Series Analysis. In this context, the accuracy of prediction of water level and assessing the accuracy of forecasts with 1-3 hours lead time. As a result, show that this is practical and accurate for short-term flood forecasting in Matsue City.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2023-CVIM-235, 号 24, p. 1-4, 発行日 2023-11-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会