| 研究課題/領域番号 |
18K05879
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41030:地域環境工学および農村計画学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
近森 秀高 岡山大学, 環境生命科学学域, 教授 (40217229)
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| 研究分担者 |
工藤 亮治 岡山大学, 環境生命科学学域, 准教授 (40600804)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | メタ統計的極値分布 / 区間最大値法 / 極値統計 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，限られたデータからより正確な極値の推定を行なう手法について検討することを目的とし，当初，近年幅広く用いられているベイズ統計学的考え方に基づくマルコフ連鎖モンテカルロ法を利用し，従来の区間最大値法及び閾値超過法を用いて極値統計解析を行う予定であったが，研究を進める中で，雨量時系列データを全て用いるメタ統計的極値（MEV）分布を導入することにより，少数の極端に大きな特異データの影響を抑えて確率雨量が推定できることを，従来方との比較により示すこととなった。
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| 自由記述の分野 |
水文学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，洪水・渇水などの極端な気象現象の発生頻度が増加している。これらの極端現象は気候変動に伴うとされ，その規模・発生頻度は経年的に変化している。これらの統計的推定には，従来，年最大値のみを用いる区間最大値法が用いられてきたが，解析に用いることができるデータのサイズが限られるため，少数の極端な値を持つ値により，確率年・確率雨量が大きな影響を受け，その推定精度に問題があった。ここで研究対象としてMEV法は，大正期間中の観測データ全てを用いて極値を推定する手法であり，限られた数の極端なデータの影響が小さく，安定した確率雨量，確率年の推定が期待される。
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