進化アルゴリズムを用いた海底地形データセットの最適化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2009-02-26
• タイトル: 進化アルゴリズムを用いた海底地形データセットの最適化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An evolutionary algorithm optimizes boundary bathymetric condition in an ocean tide model
• 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: 統計数理研究所／科学技術振興機構
• 著者所属: 統計数理研究所／科学技術振興機構
• 著者所属: 統計数理研究所／科学技術振興機構
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Statistical Mathematics / Japan Science and Technology Agency
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Statistical Mathematics / Japan Science and Technology Agency
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Statistical Mathematics / Japan Science and Technology Agency
• 著者名: 稲津, 大祐; 樋口, 知之; 中村, 和幸
• 著者名(英): Daisuke, Inazu; Tomoyuki, Higuchi; Kazuyuki, Nakamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 進化アルゴリズムを用い，領域海洋潮汐モデルの境界条件および物理パラメータを最適化した．水深は海洋モデルの境界条件であり，人工衛星による重力観測に基づいて推定された全球水深データから与えることが多い．しかし，人工衛星起源の水深データの精度は，海洋潮汐のシミュレーションにとってしばしば不十分である．我々は進化アルゴリズムを用い，アラスカ多島海の複数の特定の海域の平均水深を最適化した．最適化された平均水深は，船舶からの音波観測に基づく水深データに比較的忠実であった．一般的に，音波観測起源の水深データは，重力観測起源のデータに比べ正確であるが，データはまばらにしか存在しない．一方，最適化の結果，重力観測起源の水深データの誤差が非常に大きい場所を特定することができた．このように，進化アルゴリズムを用いる最適化手法は，海洋モデルの境界条件の修正を行う有効な手立てとなると期待される．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: An evolutionary algorithm (EA) is applied to a regional ocean tide model to optimize a boundary condition and a physical parameter in the model. The bathymetry is one of the boundary conditions in ocean models and is frequently given by global sea depth data based on estimation derived from the satellite gravity observation. Accuracy of the satellite-derived depth data is often insufficient for accurate ocean tide simulations. We apply the EA to modify the mean depth in specific regions in the Alaska Panhandle, U.S. The mean depth in those regions is optimized to be close to the multibeam-derived depth data which is generally accurate further more than the satellite-derived data but its spatial coverage is sparse. Also, a region with large errors of the satellite-derived data is successfully found through the optimization. The EA has a prospect of correction of erroneous boundary conditions for accurate ocean modeling.
• 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: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2009, 号 19(2009-MPS-73), p. 29-32, 発行日 2009-02-26
• 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