[論文レビュー] Sensitivity analysis of spatio-temporal models describing nitrogen transfers, transformations and losses at the landscape scale

Jordi Ferrer, Damien Franqueville+6 more|arXiv (Cornell University)|Sep 25, 2017

Soil and Water Nutrient Dynamics参考文献 35被引用数 8

ひとこと要約

本研究は、ナショナルスケープモデルにおける空間的・時間的要因および多次元出力集約を組み合わせたクラスタリング分析を統合した包括的な感度解析フレームワークを提示する。この手法により、景観スケールにおける窒素動態の主な駆動要因が特定された。その結果、水文的特性および施肥形態が最も影響力が大きく、特に細かい空間的・時間的スケールではモデル解像度が出力に顕著な影響を及ぼすことが明らかになった。

ABSTRACT

Modelling complex systems such as agroecosystems often requires the quantification of a large number of input factors. Sensitivity analyses are useful to determine the appropriate spatial and temporal resolution of models and to reduce the number of factors to be measured or estimated accurately. Comprehensive spatial and temporal sensitivity analyses were applied to the NitroScape model, a deterministic spatially distributed model describing nitrogen transfers and transformations in rural landscapes. Simulations were led on a theoretical landscape that represented five years of intensive farm management and covering an area of $3\\, km^2$. Cluster analyses were applied to summarize the results of the sensitivity analysis on the ensemble of model outputs. The methodology we applied is useful to synthesize sensitivity analyses of models with multiple space-time input and output variables and could be ported to other models than NitroScape.

研究の動機と目的

• 景観スケールにおける空間的・時間的解像度が窒素移動・変換モデルに与える影響を評価すること。
• 出力に最小限の影響を与える入力要因を同定することでモデルの複雑さを低減し、効率的なデータ収集とモデルキャリブレーションを可能にすること。
• 空間的・時間的に分散した複数の出力に対して感度解析を統合的に解釈する手法を開発すること。
• 入力の不確実性、モデル解像度、管理実践の相対的な影響が窒素連鎖結果に与える影響を比較すること。
• ナショナルスケープを越える他の空間的・時間的農業エコシステムモデルに適用可能なスケーラブルな手法を提供すること。

提案手法

• 5年間の集中的な農業を想定した理論的3 km²の景観上において、ナショナルスケープモデルに対して包括的な分散ベースの感度解析を実施した。
• 主効果および相互作用効果を定量化するために、ソボルインデックスおよびヒルバート＝シュミット独立基準（HSIC）を用いた。
• 感度インデックスの階層的クラスタリングを実施し、入力要因に対する応答パターンが類似した出力をグループ化することで次元削減とパターン認識を実現した。
• 空間的・時間的集約を実施し、土地利用や気象条件（例：降雨後）に応じた異なるスケールでの感度を評価した。
• 色分けされたクラスタ（図6および図7）を用いて、時間的・空間的スケールにおける感度パターンを要約した可視化を実施した。
• 空間解像度（A）、垂直解像度（B）、土壌水理的特性（C, D）、施肥形態（J）、管理実践（K）を含む12の入力要因の影響を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ナショナルスケープモデルにおける景観スケールで、どの入力要因が窒素移動・変換・損失に最も顕著な影響を与えるか？
• RQ2 空間的・時間的モデル解像度は、窒素出力変数の感度にどのように影響するか？
• RQ3 入力要因間の相互作用効果が、主効果と比較して出力変動に寄与する程度はどの程度か？
• RQ4 感度インデックスのクラスタリングは、入力変動に対して類似した反応を示す出力のグループを特定するのに有効か？
• RQ5 出力集約のスケール（空間的・時間的・土地利用別）は、主要な入力要因の同定にどのように影響するか？

主な発見

• 土壌の水文的特性（例：横方向透水係数、要因C）および施肥形態（要因J）が最も影響力が大きく、複数の出力に顕著な主効果を示した。
• モデルの水平解像度（要因A）は、いくつかの出力に顕著な影響を与えたが、局所的領域に限定され、集約レベルでは顕著でなかった。
• 垂直解像度（要因B）は、2つの集約出力に顕著な影響を及ぼした：土壌NH₄⁺量（0–60 cm）および地下水中のNO₃⁻濃度。
• 相互作用項は個々の出力変数に中程度から高い効果を示したが、空間的または時間的集約が行われるとその影響は低下した。
• 微小孔隙率対大孔隙率比（G）および中間土壌層の深さ（H）などの要因は、ほとんど影響がなく、今後の分析から除外可能であった。
• クラスタリングにより、感度パターンが類似した出力をグループ化した。例として、クラスタ4には地下水中のNH₄⁺および表面土壌中のNO₃⁻が含まれ、両者とも土壌の横方向透水係数（C）に強く敏感であったが、応答の方向性は逆であった。