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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2025104224
(43)【公開日】2025-07-09
(54)【発明の名称】水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/06 20240101AFI20250702BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/06
【審査請求】有
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2024144116
(22)【出願日】2024-08-26
(31)【優先権主張番号】202311843975.6
(32)【優先日】2023-12-27
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(71)【出願人】
【識別番号】524319383
【氏名又は名称】内蒙古農業大学
(74)【代理人】
【識別番号】100098729
【弁理士】
【氏名又は名称】重信 和男
(74)【代理人】
【識別番号】100206911
【弁理士】
【氏名又は名称】大久保 岳彦
(74)【代理人】
【識別番号】100206656
【弁理士】
【氏名又は名称】林 修身
(74)【代理人】
【識別番号】100204467
【弁理士】
【氏名又は名称】石川 好文
(74)【代理人】
【識別番号】100148161
【弁理士】
【氏名又は名称】秋庭 英樹
(74)【代理人】
【識別番号】100195833
【弁理士】
【氏名又は名称】林 道広
(72)【発明者】
【氏名】劉暁民
(72)【発明者】
【氏名】王文娟
(72)【発明者】
【氏名】呉英傑
(72)【発明者】
【氏名】王文光
(72)【発明者】
【氏名】劉勇
【テーマコード（参考）】
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L050CC06
(57)【要約】 （修正有）
【課題】水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法を提供する。
【解決手段】方法は、水資源データ及び空間データを収集し、評価地域の水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件を含む水資源賦存特性を決定するステップ１と、水資源の分布と利用可能性をシミュレーションするために数学的モデルを構築するステップ２と、モデルにおけるパラメータについては、確率分布を使用して不確実性を表すステップ３と、モンテカルロシミュレーション手法を使用して、ランダムサンプリングを通じてモデルの出力結果を評価し、シミュレーションを実行する度に、パラメータと入力データの分布から値を抽出し、水資源モデルを実行して、シミュレーション結果を生成するステップ４と、地域の水資源収容力を計算するステップ５を含む。この方法では、まず地域の水資源の賦存特性を考慮するため、評価がより現実的になり、モデルが実際の状況をより適切に反映するのに役立つ。
【選択図】図１
【解決手段】方法は、水資源データ及び空間データを収集し、評価地域の水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件を含む水資源賦存特性を決定するステップ１と、水資源の分布と利用可能性をシミュレーションするために数学的モデルを構築するステップ２と、モデルにおけるパラメータについては、確率分布を使用して不確実性を表すステップ３と、モンテカルロシミュレーション手法を使用して、ランダムサンプリングを通じてモデルの出力結果を評価し、シミュレーションを実行する度に、パラメータと入力データの分布から値を抽出し、水資源モデルを実行して、シミュレーション結果を生成するステップ４と、地域の水資源収容力を計算するステップ５を含む。この方法では、まず地域の水資源の賦存特性を考慮するため、評価がより現実的になり、モデルが実際の状況をより適切に反映するのに役立つ。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
水資源データ及び空間データを収集し、評価地域の水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件を含む水資源賦存特性を決定するステップ１と、
水資源データと水資源賦存特性に基づいて、水資源の分布と利用可能性をシミュレーションするために数学的モデルを構築するステップ２と、
モデルにおけるパラメータについて、確率分布を使用して不確実性を表すステップ３と、
モンテカルロシミュレーション手法を使用して、ランダムサンプリングを通じてモデルの出力結果を評価し、シミュレーションを実行するたびに、パラメータと入力データの分布から値が抽出され、水資源モデルが実行されて、シミュレーション結果が生成されるステップ４と、
モンテカルロシミュレーションの結果に基づいて、地域の水資源収容力を計算するステップ５を含むことを特徴とする水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法。
水資源データと水資源賦存特性に基づいて、水資源の分布と利用可能性をシミュレーションするために数学的モデルを構築するステップ２と、
モデルにおけるパラメータについて、確率分布を使用して不確実性を表すステップ３と、
モンテカルロシミュレーション手法を使用して、ランダムサンプリングを通じてモデルの出力結果を評価し、シミュレーションを実行するたびに、パラメータと入力データの分布から値が抽出され、水資源モデルが実行されて、シミュレーション結果が生成されるステップ４と、
モンテカルロシミュレーションの結果に基づいて、地域の水資源収容力を計算するステップ５を含むことを特徴とする水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法。
【請求項2】
前記ステップ１には、
降水量、河川流量、地下水位、水質を含む水資源データを収集し、
降水量データは気象観測所の過去の記録から取得され、
河川流量データは水文観測所を通じて監視され、
地下水位データは地下水位監視井戸から取得され、
水質データは、溶存酸素、ｐＨ、汚染物質濃度などの様々な水質パラメータを含み、水質監視ステーションによって収集されることと、
リモートセンシング技術を使用して地表水域の分布と特性を取得することと、
水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件を含む水資源の賦存特性を決定し、
水域の分布はＧＩＳツールを使用してリモートセンシングデータを分析し、水域の位置、大きさ、形状及び深さを確認し、
地下水の利用可能性は、地下水位データと水文モデル分析から導出され、
気候条件は、気象データを使用して、気候の季節変化と長期的な傾向を評価することが含まれることを特徴とする請求項１に記載の水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法。
降水量、河川流量、地下水位、水質を含む水資源データを収集し、
降水量データは気象観測所の過去の記録から取得され、
河川流量データは水文観測所を通じて監視され、
地下水位データは地下水位監視井戸から取得され、
水質データは、溶存酸素、ｐＨ、汚染物質濃度などの様々な水質パラメータを含み、水質監視ステーションによって収集されることと、
リモートセンシング技術を使用して地表水域の分布と特性を取得することと、
水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件を含む水資源の賦存特性を決定し、
水域の分布はＧＩＳツールを使用してリモートセンシングデータを分析し、水域の位置、大きさ、形状及び深さを確認し、
地下水の利用可能性は、地下水位データと水文モデル分析から導出され、
気候条件は、気象データを使用して、気候の季節変化と長期的な傾向を評価することが含まれることを特徴とする請求項１に記載の水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法。
【請求項3】
前記ステップ２には、
水文モデル、気象モデル、地下水モデルが含まれ、
水文モデルは次を含み、
ここで、Ｐは降水量であり、ＥＴは蒸発と蒸散量であり、蒸発と植物の蒸散による土壌や水域からの水の蒸発を表し、Ｑは流出量であり、水が川、湖、地下水に流入することを表し、ΔＳは土壌水量と地下水位の変化であり、
気象モデルは次を含み、
ここで、Ｐは降水量を表し、Ｒは流出量、即ち、降水後に川や湖に流れ込む水の量を表し、Ｅは土壌の蒸発や蒸散作用を含む蒸発量を表し、ΔＳは水の浸透または排水を含む土壌水分含量の変化を表し、
地下水モデルには次を含み、
ここで、∂ｈ／∂ｔは地下水位の時間変化率であり、ｈは地下水位であり、Ｓは比貯水係数であり、∇２ｈは地下水位の勾配であり、地下水の流れの方向と速度を表し、Ｑは地下水の涵養量と揚水量を含む地下水の涵養または排出であることを特徴とする請求項２に記載の水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法。
水文モデル、気象モデル、地下水モデルが含まれ、
水文モデルは次を含み、
【数1】
気象モデルは次を含み、
【数2】
地下水モデルには次を含み、
【数3】
【請求項4】
前記ステップ３には、
モデルにおける各パラメータに対して、確率分布を使用してその不確実性を表し、
各パラメータに対して初期化を行い、
選択した確率分布対して、そのパラメータを決定し、
モデルの入力データに対して、その不確実性を考慮して、入力データの不確実性値を生成し、
確率分布と決定されたパラメータ値を使用して、分布から複数の値をサンプリングして、パラメータと入力データの不確実性サンプルの複数のセットを生成し、
各パラメータセットと入力データサンプルを使用して、水資源モデルを実行し、対応するシミュレーション結果を取得し、
シミュレーション結果を分析し、不確実性の影響を考慮してモデル出力の変動性を評価することが含まれることを特徴とする請求項３に記載の水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法。
モデルにおける各パラメータに対して、確率分布を使用してその不確実性を表し、
各パラメータに対して初期化を行い、
選択した確率分布対して、そのパラメータを決定し、
モデルの入力データに対して、その不確実性を考慮して、入力データの不確実性値を生成し、
確率分布と決定されたパラメータ値を使用して、分布から複数の値をサンプリングして、パラメータと入力データの不確実性サンプルの複数のセットを生成し、
各パラメータセットと入力データサンプルを使用して、水資源モデルを実行し、対応するシミュレーション結果を取得し、
シミュレーション結果を分析し、不確実性の影響を考慮してモデル出力の変動性を評価することが含まれることを特徴とする請求項３に記載の水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法。
【請求項5】
前記ステップ５には、
水資源収容力の推定値を含む、モンテカルロシミュレーションから得られた一連のシミュレーション結果を集約して、複数のシミュレーションの結果を含むデータセットを形成し、
持続可能な水の消費量、水質基準、生態系のニーズを含む持続可能な水資源の利用に関する基準と指標を定義し、
シミュレーション結果セットに対して統計分析を実行して、水資源収容力の確率分布を計算し、
持続可能な水資源利用基準と確率分布の分析に基づいて、水資源収容力の境界値を決定し、
不確実性を考慮して、水資源収容力の不確実性の範囲を決定することが含まれることを特徴とする請求項４に記載の水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法。
水資源収容力の推定値を含む、モンテカルロシミュレーションから得られた一連のシミュレーション結果を集約して、複数のシミュレーションの結果を含むデータセットを形成し、
持続可能な水の消費量、水質基準、生態系のニーズを含む持続可能な水資源の利用に関する基準と指標を定義し、
シミュレーション結果セットに対して統計分析を実行して、水資源収容力の確率分布を計算し、
持続可能な水資源利用基準と確率分布の分析に基づいて、水資源収容力の境界値を決定し、
不確実性を考慮して、水資源収容力の不確実性の範囲を決定することが含まれることを特徴とする請求項４に記載の水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、資源収容力評価の技術分野に関し、特に、水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法に関する。
【背景技術】
【0002】
水資源の賦存特性とは、自然条件下で特定の地区または地域が所有する水資源の性質と量を指し、これらの特性は、その地方の水資源の利用可能性と水質に影響を与える可能性があり、水資源の管理と持続可能な利用に重要な影響を与える。水資源の賦存特性に基づいて一つの地域の水資源収容力を評価でき、水資源の収容力とは、一つの地域の、当該地域の自然条件下で、水資源に対する人間および自然システムのニーズをサポートし、満たす能力を指す。水資源の賦存特性を分析することで、一つの地域の水資源のニーズバランス及び過剰開発或は過剰利用のリスクがあるかどうかを評価できる。水資源の賦存特性に基づいて地域の収容力を評価する場合、いくつかの技術的な問題や課題に直面する可能性があり、例えば、水資源の収容力の評価は多くの場合、数学モデルや計算モデルに依存しており、これらのモデルには、不確実性が含まれている可能性があり、モデルのパラメータの選択と仮定は、評価結果に重要な影響を与える。
【発明の概要】
【発明が解決決しようとする課題】
【0003】
上記課題を解決するために、本発明は、水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0004】
上記の目的を達成するために、本発明が採用する技術的解決策は以下のとおりである。
水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法であって、次のステップが含まれる。
ステップ１：水資源データ及び空間データを収集し、評価地域の水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件を含む水資源賦存特性を決定し、
ステップ２：水資源データと水資源賦存特性に基づいて、水資源の分布と利用可能性をシミュレーションするために数学的モデルを構築し、
ステップ３：モデルにおけるパラメータについては、確率分布を使用して不確実性を表し、
ステップ４：モンテカルロシミュレーション手法を使用して、ランダムサンプリングを通じてモデルの出力結果を評価し、シミュレーションを実行するたびに、パラメータと入力データの分布から値が抽出され、水資源モデルが実行されて、シミュレーション結果が生成され、
ステップ５：モンテカルロシミュレーションの結果に基づいて、地域の水資源収容力を計算する。
水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法であって、次のステップが含まれる。
ステップ１：水資源データ及び空間データを収集し、評価地域の水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件を含む水資源賦存特性を決定し、
ステップ２：水資源データと水資源賦存特性に基づいて、水資源の分布と利用可能性をシミュレーションするために数学的モデルを構築し、
ステップ３：モデルにおけるパラメータについては、確率分布を使用して不確実性を表し、
ステップ４：モンテカルロシミュレーション手法を使用して、ランダムサンプリングを通じてモデルの出力結果を評価し、シミュレーションを実行するたびに、パラメータと入力データの分布から値が抽出され、水資源モデルが実行されて、シミュレーション結果が生成され、
ステップ５：モンテカルロシミュレーションの結果に基づいて、地域の水資源収容力を計算する。
【0005】
さらに、前記ステップ１には、
降水量、河川流量、地下水位、水質を含む水資源データを収集し、
降水量データは気象観測所の過去の記録から取得され、
河川流量データは水文観測所を通じて監視され、
地下水位データは地下水位監視井戸から取得され、
水質データは、溶存酸素、ｐＨ、汚染物質濃度などの様々な水質パラメータを含み、水質監視ステーションによって収集されることと、
リモートセンシング技術を使用して地表水域の分布と特性を取得することと、
水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件を含む水資源の賦存特性を決定し、
ここで、水域の分布はＧＩＳツールを使用してリモートセンシングデータを分析し、水域の位置、大きさ、形状及び深さを確認し、
地下水の利用可能性は、地下水位データと水文モデル分析から導出され、
気候条件は、気象データを使用して、気候の季節変化と長期的な傾向を評価することが含まれる。
降水量、河川流量、地下水位、水質を含む水資源データを収集し、
降水量データは気象観測所の過去の記録から取得され、
河川流量データは水文観測所を通じて監視され、
地下水位データは地下水位監視井戸から取得され、
水質データは、溶存酸素、ｐＨ、汚染物質濃度などの様々な水質パラメータを含み、水質監視ステーションによって収集されることと、
リモートセンシング技術を使用して地表水域の分布と特性を取得することと、
水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件を含む水資源の賦存特性を決定し、
ここで、水域の分布はＧＩＳツールを使用してリモートセンシングデータを分析し、水域の位置、大きさ、形状及び深さを確認し、
地下水の利用可能性は、地下水位データと水文モデル分析から導出され、
気候条件は、気象データを使用して、気候の季節変化と長期的な傾向を評価することが含まれる。
【0006】
さらに、前記ステップ２には、
水文モデル、気象モデル、地下水モデルが含まれ、
水文モデルは次を含み、
水文モデル、気象モデル、地下水モデルが含まれ、
水文モデルは次を含み、
【0007】
【数1】
【0008】
ここで、Ｐは降水量であり、ＥＴは蒸発と蒸散量であり、蒸発と植物の蒸散による土壌や水域からの水の蒸発を表し、Ｑは流出量であり、水が川、湖、地下水に流入することを表し、ΔＳは土壌水量と地下水位の変化であり、
気象モデルは次を含み、
気象モデルは次を含み、
【0009】
【数2】
【0010】
ここで、Ｐは降水量を表し、Ｒは流出量、即ち、降水後に川や湖に流れ込む水の量を表し、Ｅは土壌の蒸発や蒸散作用を含む蒸発量を表し、ΔＳは水の浸透または排水を含む土壌水分含量の変化を表し、
地下水モデルには次を含み、
地下水モデルには次を含み、
【0011】
【数3】
【0012】
ここで、∂ｈ／∂ｔは地下水位の時間変化率であり、ｈは地下水位であり、Ｓは比貯水係数であり、∇２ｈは地下水位の勾配であり、地下水の流れの方向と速度を表し、Ｑは地下水の涵養量と揚水量を含む地下水の涵養または排出である。
【0013】
さらに、前記ステップ３には次のことが含まれる。
モデルにおける各パラメータに対して、確率分布を使用してその不確実性を表し、
各パラメータに対して初期化を行い、
選択した確率分布対して、そのパラメータを決定し、
モデルの入力データに対して、その不確実性を考慮して、入力データの不確実性値を生成する。
モデルにおける各パラメータに対して、確率分布を使用してその不確実性を表し、
各パラメータに対して初期化を行い、
選択した確率分布対して、そのパラメータを決定し、
モデルの入力データに対して、その不確実性を考慮して、入力データの不確実性値を生成する。
【0014】
確率分布と決定されたパラメータ値を使用して、分布から複数の値をサンプリングして、パラメータと入力データの不確実性サンプルの複数のセットを生成し、
各パラメータセットと入力データサンプルを使用して、水資源モデルを実行し、対応するシミュレーション結果を取得し、
シミュレーション結果を分析し、不確実性の影響を考慮してモデル出力の変動性を評価する。
各パラメータセットと入力データサンプルを使用して、水資源モデルを実行し、対応するシミュレーション結果を取得し、
シミュレーション結果を分析し、不確実性の影響を考慮してモデル出力の変動性を評価する。
【0015】
さらに、前記ステップ５には、
水資源収容力の推定値を含む、モンテカルロシミュレーションから得られた一連のシミュレーション結果を集約して、複数のシミュレーションの結果を含むデータセットを形成し、
持続可能な水の消費量、水質基準、生態系のニーズを含む持続可能な水資源の利用に関する基準と指標を定義し、
シミュレーション結果セットに対して統計分析を実行して、水資源収容力の確率分布を計算し、
持続可能な水資源利用基準と確率分布の分析に基づいて、水資源収容力の境界値を決定し、
不確実性を考慮して、水資源収容力の不確実性の範囲を決定する。
水資源収容力の推定値を含む、モンテカルロシミュレーションから得られた一連のシミュレーション結果を集約して、複数のシミュレーションの結果を含むデータセットを形成し、
持続可能な水の消費量、水質基準、生態系のニーズを含む持続可能な水資源の利用に関する基準と指標を定義し、
シミュレーション結果セットに対して統計分析を実行して、水資源収容力の確率分布を計算し、
持続可能な水資源利用基準と確率分布の分析に基づいて、水資源収容力の境界値を決定し、
不確実性を考慮して、水資源収容力の不確実性の範囲を決定する。
【発明の効果】
【0016】
既存の技術と比較して、本発明によって達成される技術的進歩は次のとおりである。
この方法では、まず、水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件などを含む、地域の水資源の賦存特性を考慮し、評価をより現実的なものにし、モデルが実際の状況をよりよく反映できるようにし、水資源モデルを構築する際、この方法ではパラメータと仮定条件を明確に定義し、モデルの不確実性を軽減するのに役たち、これは、モデルのパラメータと仮定条件が暗黙的なものではなくなり、慎重に検討されて決定されるからである。
この方法では、まず、水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件などを含む、地域の水資源の賦存特性を考慮し、評価をより現実的なものにし、モデルが実際の状況をよりよく反映できるようにし、水資源モデルを構築する際、この方法ではパラメータと仮定条件を明確に定義し、モデルの不確実性を軽減するのに役たち、これは、モデルのパラメータと仮定条件が暗黙的なものではなくなり、慎重に検討されて決定されるからである。
【0017】
モンテカルロシミュレーションと確率分布分析により、この方法はモデルパラメータと入力データの不確実性を総合的に考慮して確率分布を生成することができ、意思決定者が評価結果の不確実性の範囲をよりよく理解できるように支援し、この方法は、持続可能な水の消費量、水質基準、生態系のニーズを含む、水資源の収容力の境界値を明確に定義し、水資源の持続可能性を明確に定義し、意思決定者に明確な指針を提供するのに役立ち、この方法では、水資源の賦存特性、モデルのパラメータと仮定条件、不確実性の分析及び持続可能な水資源の利用基準を総合的に考慮し、このような総合的な考慮は、水資源の収容力のより包括的な評価に貢献する。
【0018】
この方法の明確な定義と不確実性の分析は、水資源の持続可能な管理を確保するために、より的を絞った意思決定を行うのに役立ち、意思決定者は持続可能性の境界と潜在的なリスクをより深く理解できる。
【0019】
全体として、この方法は水資源収容力評価の信頼性と実現可能性を向上させるのに役立ち、同時にモデルの不確実性の影響を軽減し、意思決定者が持続可能な水資源管理戦略を策定できるようにする。
【図面の簡単な説明】
【0020】
図面は、本発明のさらなる理解のために使用され、本明細書の一部を構成し、本発明を説明する目的で本発明の実施例と併せて使用されるが、本発明の限定を構成するものではない。
図面において、
図面において、
【図1】本発明のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0021】
以下の特定の実施例は互いに組み合わせることができ、同じまたは類似の概念またはプロセスについては、一部の実施例では再度説明しない場合がある。以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。
【0022】
図１に示すように、本発明は、水資源の賦存特性に基づく地域収容力評価方法を開示し、次のステップを含む。
ステップ１：データ収集と水資源の賦存特性の決定
降水量、河川流量、地下水位、水質などを含む水資源に関するさまざまなデータを収集し、リモートセンシング技術と地理情報システム（ＧＩＳ）を使用して空間データを取得し、水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件などを含む、評価地域の水資源の水資源の賦存特性を決定する。
ステップ１：データ収集と水資源の賦存特性の決定
降水量、河川流量、地下水位、水質などを含む水資源に関するさまざまなデータを収集し、リモートセンシング技術と地理情報システム（ＧＩＳ）を使用して空間データを取得し、水域の分布、地下水の利用可能性、気候条件などを含む、評価地域の水資源の水資源の賦存特性を決定する。
【0023】
ステップ２：水資源モデルの構築
データと水資源の賦存特性に基づいて、水資源の分布と利用可能性をシミュレーションするための、水文モデル、気象モデル、地下水モデルなどを含む数学的モデルを構築し、モデルにおいてパラメータと仮定条件を明確に定義し、これらのパラメータと仮定は、後続のステップで不確実性が分析される。
データと水資源の賦存特性に基づいて、水資源の分布と利用可能性をシミュレーションするための、水文モデル、気象モデル、地下水モデルなどを含む数学的モデルを構築し、モデルにおいてパラメータと仮定条件を明確に定義し、これらのパラメータと仮定は、後続のステップで不確実性が分析される。
【0024】
ステップ３：モデルパラメータの不確実性の分析
モデルにおけるパラメータは、確率分布を用いて不確実性が表現され、履歴データまたは専門家の判断に基づいてパラメータの分布が決定でき、降水量、気温などのモデルの入力データも、その不確実性が考慮される。
モデルにおけるパラメータは、確率分布を用いて不確実性が表現され、履歴データまたは専門家の判断に基づいてパラメータの分布が決定でき、降水量、気温などのモデルの入力データも、その不確実性が考慮される。
【0025】
ステップ４：モンテカルロシミュレーション
モンテカルロシミュレーション手法を使用して、ランダムサンプリングを通じてモデルの出力を評価し、この方法では、パラメータと入力データの不確実性を考慮するために、不確実性の下で多数のシミュレーション結果を生成でき、シミュレーションを実行するたびに、パラメータと入力データの分布から値が抽出され、水資源モデルが実行され、シミュレーション結果が生成される。
モンテカルロシミュレーション手法を使用して、ランダムサンプリングを通じてモデルの出力を評価し、この方法では、パラメータと入力データの不確実性を考慮するために、不確実性の下で多数のシミュレーション結果を生成でき、シミュレーションを実行するたびに、パラメータと入力データの分布から値が抽出され、水資源モデルが実行され、シミュレーション結果が生成される。
【0026】
ステップ５：収容力の評価
モンテカルロシミュレーションの結果に基づいて、持続可能な水の消費量、水質要件、生態系のニーズなどを含む地域の水資源収容力を計算し、複数のシミュレーション結果の統計分析を通じて、不確実性を考慮するための収容力の確率分布を計算した。
モンテカルロシミュレーションの結果に基づいて、持続可能な水の消費量、水質要件、生態系のニーズなどを含む地域の水資源収容力を計算し、複数のシミュレーション結果の統計分析を通じて、不確実性を考慮するための収容力の確率分布を計算した。
【0027】
モンテカルロシミュレーション手法はモデルの不確実性を効果的に処理でき、多数の異なるシナリオをシミュレーションし、パラメータおよび入力データの変更が耐荷重評価に及ぼす影響を十分に考慮することにより、評価結果の精度が向上し、意思決定者に持続可能な水資源管理政策を策定するためのより包括的な情報が提供される。
【0028】
具体的に、ステップ１には次を含む。
ステップ１では、水資源の賦存特性のデータ収集と決定は、次の方法で行うことができる。
データの収集：
降水量データは気象観測所の過去の記録から取得でき、データには日付と位置情報が含まれ、
河川流量データは水文観測所を通じて監視でき、データには時間と位置情報が含まれ、
地下水位データは地下水位監視井戸から得られ、データには時間と位置情報が含まれ、
水質データは、溶存酸素、ｐＨ、汚染物質濃度などの様々な水質パラメータを含み、水質監視ステーションによって収集され、
リモートセンシング技術とＧＩＳは、湖、貯水池、湿地などの空間データを含む地表水域の分布と特性を取得できる。
ステップ１では、水資源の賦存特性のデータ収集と決定は、次の方法で行うことができる。
データの収集：
降水量データは気象観測所の過去の記録から取得でき、データには日付と位置情報が含まれ、
河川流量データは水文観測所を通じて監視でき、データには時間と位置情報が含まれ、
地下水位データは地下水位監視井戸から得られ、データには時間と位置情報が含まれ、
水質データは、溶存酸素、ｐＨ、汚染物質濃度などの様々な水質パラメータを含み、水質監視ステーションによって収集され、
リモートセンシング技術とＧＩＳは、湖、貯水池、湿地などの空間データを含む地表水域の分布と特性を取得できる。
【0029】
水資源の賦存特性の決定：
水域の分布はＧＩＳツールを使用してリモートセンシングデータを分析し、水域の位置、大きさ、形状及び深さを確認でき、地下水の利用可能性は、地下水位データと水文モデル分析から導出でき、
気候条件では、温度、湿度、風速などの気象データを使用して、気候の季節の変化や長期的な傾向を評価でき、
これらのデータを収集して統合することにより、水資源の賦存特性のデータベースを構築し、後続のモデルの構築と収容力の評価に使用でき、これらのデータは、モデルのシミュレーションや不確実性分析のために、モデルにおけるパラメータ設定や入力条件にも使用される。
水域の分布はＧＩＳツールを使用してリモートセンシングデータを分析し、水域の位置、大きさ、形状及び深さを確認でき、地下水の利用可能性は、地下水位データと水文モデル分析から導出でき、
気候条件では、温度、湿度、風速などの気象データを使用して、気候の季節の変化や長期的な傾向を評価でき、
これらのデータを収集して統合することにより、水資源の賦存特性のデータベースを構築し、後続のモデルの構築と収容力の評価に使用でき、これらのデータは、モデルのシミュレーションや不確実性分析のために、モデルにおけるパラメータ設定や入力条件にも使用される。
【0030】
具体的に、ステップ２には次を含む。
ステップ２では、水文モデルの構築は水文学的平衡方程式を使用でき、水資源の分布及び利用可能性をシミュレーションするために使用され、
ステップ２では、水文モデルの構築は水文学的平衡方程式を使用でき、水資源の分布及び利用可能性をシミュレーションするために使用され、
【0031】
【数4】
【0032】
ここで、Ｐは降水量であり、ＥＴは蒸発と蒸散量であり、蒸発と植物の蒸散による土壌や水域からの水の蒸発を表し、Ｑは流出量であり、水が川、湖、地下水に流入することを表し、ΔＳは土壌水量と地下水位の変化である。
【0033】
水文モデルの構築には、地区の特定の条件と水資源の賦存特性を考慮する必要があり、モデルのパラメータと仮定条件の設定には次の側面が含まれる場合がある。
地区の特徴：土壌の種類、植生被覆、降水パターンなど、地域の地理的および気候的特徴を考慮し、
水文学的パラメータ：モデルにおける蒸発係数、流出係数、土壌保水能力などの水文学的パラメータを決定し、これらのパラメータは通常、実際の観測データや文献に基づいて推定する必要があり、
モデルの時間ステップ：降水量と流出データの時間スケールに一致するように、日、月、年などのモデルの時間ステップを選択し、
モデルの種類：特定のニーズに応じて適切な水文モデルを選択し、例えば、単純な水収支モデル、または、土壌・水アセスメントツール（Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｔｏｏｌ、ＳＷＡＴ）や水文工学センター・水文モデリングシステム（Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ－ Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、ＨＥＣ－ＨＭＳ）のような、より複雑な水文モデル、
データ入力：降水量データ、気象データ、地下水位データ、土地利用データなどを含むステップ１で収集したデータをモデルへの入力として使用する。
地区の特徴：土壌の種類、植生被覆、降水パターンなど、地域の地理的および気候的特徴を考慮し、
水文学的パラメータ：モデルにおける蒸発係数、流出係数、土壌保水能力などの水文学的パラメータを決定し、これらのパラメータは通常、実際の観測データや文献に基づいて推定する必要があり、
モデルの時間ステップ：降水量と流出データの時間スケールに一致するように、日、月、年などのモデルの時間ステップを選択し、
モデルの種類：特定のニーズに応じて適切な水文モデルを選択し、例えば、単純な水収支モデル、または、土壌・水アセスメントツール（Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｔｏｏｌ、ＳＷＡＴ）や水文工学センター・水文モデリングシステム（Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ－ Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、ＨＥＣ－ＨＭＳ）のような、より複雑な水文モデル、
データ入力：降水量データ、気象データ、地下水位データ、土地利用データなどを含むステップ１で収集したデータをモデルへの入力として使用する。
【0034】
水文モデルの構築は、水文ソフトウェアツールを通じて実現でき、これらのツールは通常、モデルの構築とパラメータ推定の機能を提供する。モデルが構築されると、当該モデルを使用して水資源の分布と利用可能性をシミュレーションして、後続の不確実性分析に基礎を提供でき、不確実性分析では、異なるシナリオの下でシミュレーション結果を生成するために、パラメータと入力データの不確実性が考慮される。
【0035】
ステップ２では、気象モデルの構築は、降水量や蒸発量などの気象条件が水資源に及ぼす影響をシミュレーションするためであり、水収支モデルで表すことができる。
【0036】
【数5】
【0037】
ここで、Ｐは降水量を表し、Ｒは流出量、即ち、降水後に川や湖に流れ込む水の量を表し、Ｅは土壌の蒸発や蒸散作用を含む蒸発量を表し、ΔＳは水の浸透または排水を含む土壌水分含量の変化を表す。
【0038】
気象モデル構築の実施ステップは以下の通りである：
データの収集：過去の降水量データ（Ｐ）および温度、湿度、風速などを含む気象データを取得し、
パラメータの設定：土壌の種類、蒸発係数（Ｅ）及び流出係数（Ｒ）などを含むモデルにおけるパラメータを決定し、これらのパラメータは、実際の観測データや文献に基づいて推定する必要があり、
モデルの構築：水収支方程式を数学モデルに構築し、パラメータや入力データを方程式に代入することを含み、
シミュレーションの実行：過去の気象データとモデルを使用してシミュレーションを実行することで、降水量、蒸発量及び流出量の時系列データを生成し、
不確実性の分析：後続のステップでは、不確実性の分析をし、パラメータと入力データの不確実性を考慮することで、シミュレーション結果の確率分布を生成する。
データの収集：過去の降水量データ（Ｐ）および温度、湿度、風速などを含む気象データを取得し、
パラメータの設定：土壌の種類、蒸発係数（Ｅ）及び流出係数（Ｒ）などを含むモデルにおけるパラメータを決定し、これらのパラメータは、実際の観測データや文献に基づいて推定する必要があり、
モデルの構築：水収支方程式を数学モデルに構築し、パラメータや入力データを方程式に代入することを含み、
シミュレーションの実行：過去の気象データとモデルを使用してシミュレーションを実行することで、降水量、蒸発量及び流出量の時系列データを生成し、
不確実性の分析：後続のステップでは、不確実性の分析をし、パラメータと入力データの不確実性を考慮することで、シミュレーション結果の確率分布を生成する。
【0039】
降水量、蒸発量及び流出量の関係をより深く理解し、不確実性を考慮するために、この気象モデルの構築は水資源の分布と利用可能性をシミュレーションでき、シミュレーション結果は、持続可能な水資源管理政策を策定するための後続の収容力評価に使用される。
【0040】
ステップ２では、地下水モデルの構築は、地下水の分布と利用可能性をシミュレーションするためであり、地下水流動方程式を使用して次のように表現できる。
【0041】
【数6】
【0042】
ここで、∂ｈ／∂ｔは地下水位の時間変化率であり、ｈは地下水位であり、Ｓは比貯水係数であり、∇２ｈは地下水位の勾配であり、地下水の流れの方向と速度を表し、Ｑは地下水の涵養量と揚水量を含む地下水の涵養または排出である。
【0043】
地下水モデルの実装ステップは次のとおりである。
データの収集：モデルの初期化と校正に使用するために、地下水位に関する履歴データと地下水涵養データを取得し、
パラメータの設定：貯水係数（Ｓ）や地下水涵養／汲み上げ量（Ｑ）を含むモデルにおけるパラメータを決定し、これらのパラメータは実際の観測データに基づいて推定する必要があり、
モデルの構築：地下水流方程式を数学モデルに構築し、パラメータと入力データを方程式に代入し、
シミュレーションの実行：経時的な地下水位のシミュレーション結果を生成するために、過去の地下水位データとモデルを用いてシミュレーションを実施し、
不確実性の分析：後続のステップでは、不確実性の分析をし、パラメータと入力データの不確実性を考慮することで、シミュレーション結果の確率分布を生成する。
データの収集：モデルの初期化と校正に使用するために、地下水位に関する履歴データと地下水涵養データを取得し、
パラメータの設定：貯水係数（Ｓ）や地下水涵養／汲み上げ量（Ｑ）を含むモデルにおけるパラメータを決定し、これらのパラメータは実際の観測データに基づいて推定する必要があり、
モデルの構築：地下水流方程式を数学モデルに構築し、パラメータと入力データを方程式に代入し、
シミュレーションの実行：経時的な地下水位のシミュレーション結果を生成するために、過去の地下水位データとモデルを用いてシミュレーションを実施し、
不確実性の分析：後続のステップでは、不確実性の分析をし、パラメータと入力データの不確実性を考慮することで、シミュレーション結果の確率分布を生成する。
【0044】
地下水モデルの構築は、地下水の流れや変化をシミュレーションでき、地下水貯留能力と涵養／汲み上げが水資源に及ぼす影響を考慮し、不確実性を考慮でき、シミュレーション結果は、持続可能な水資源管理政策を策定するための後続収容力評価に使用できる。
【0045】
具体的に、ステップ３には次を含む。
ステップ３において、モデルパラメータの不確実性分析を行う目的は、不確実性を考慮するために、モデルのパラメータと入力データに確率分布を導入することであり、次のように確率分布を使用してこれらのパラメータと入力データの不確実性を表示できる。
ステップ３において、モデルパラメータの不確実性分析を行う目的は、不確実性を考慮するために、モデルのパラメータと入力データに確率分布を導入することであり、次のように確率分布を使用してこれらのパラメータと入力データの不確実性を表示できる。
【0046】
パラメータの不確実性分布の選択：
モデルにおける各パラメータに対して、その不確実性を表すために、事前の知識、履歴データ、専門家の意見に基づいて適切な確率分布（例えば、正規分布、一様分布、指数分布など）を選択し、これらの分布の選択は、パラメータの性質と入手可能な情報に基づいて行う必要がある。
モデルにおける各パラメータに対して、その不確実性を表すために、事前の知識、履歴データ、専門家の意見に基づいて適切な確率分布（例えば、正規分布、一様分布、指数分布など）を選択し、これらの分布の選択は、パラメータの性質と入手可能な情報に基づいて行う必要がある。
【0047】
パラメータの推定：
既存のデータまたは文献資料を使用して、各パラメータを推定又は初期化し、これらの値は、確率分布のパラメータの１つ、例えば平均（μ）として使用される。
既存のデータまたは文献資料を使用して、各パラメータを推定又は初期化し、これらの値は、確率分布のパラメータの１つ、例えば平均（μ）として使用される。
【0048】
分布パラメータの決定：
選択した確率分布に対して、不確実性の範囲と分布の形状を説明できるように、標準偏差（σ）やその他の分布特性などのパラメータを決定する。
選択した確率分布に対して、不確実性の範囲と分布の形状を説明できるように、標準偏差（σ）やその他の分布特性などのパラメータを決定する。
【0049】
入力データの不確実性分析：
降水量や気温などのモデルの入力データについても、その不確実性が考慮され、過去の気象データを収集することによって、データの変動性を考慮でき、又は、シミュレーション手法を使用して不確実性を導入でき、例えば、モンテカルロシミュレーションまたは確率分布を使用して、入力データの不確実性の値を生成する。
降水量や気温などのモデルの入力データについても、その不確実性が考慮され、過去の気象データを収集することによって、データの変動性を考慮でき、又は、シミュレーション手法を使用して不確実性を導入でき、例えば、モンテカルロシミュレーションまたは確率分布を使用して、入力データの不確実性の値を生成する。
【0050】
パラメータと入力データのサンプリング：
選択した確率分布と決定されたパラメータ値を使用し、これらの分布から複数の値をサンプリングして、パラメータと入力データの不確実性サンプルの複数のセットを生成し、乱数発生器または統計ソフトウェアを使用して実現できる。
選択した確率分布と決定されたパラメータ値を使用し、これらの分布から複数の値をサンプリングして、パラメータと入力データの不確実性サンプルの複数のセットを生成し、乱数発生器または統計ソフトウェアを使用して実現できる。
【0051】
モデルのシミュレーション：
各パラメータセットと入力データサンプルを使用して水資源モデルを実行し、対応するシミュレーション結果が得られ、複数のシミュレーション結果の集合が生成され、モデル出力に対するパラメータと入力データの不確実性の影響が反映される。
各パラメータセットと入力データサンプルを使用して水資源モデルを実行し、対応するシミュレーション結果が得られ、複数のシミュレーション結果の集合が生成され、モデル出力に対するパラメータと入力データの不確実性の影響が反映される。
【0052】
不確実性の分析：
シミュレーション結果の集合を分析し、不確実性の影響を考慮し、例えば、異なるパラメータの組み合わせの下でのモデル出力の変動性の評価し、平均、標準偏差、分位数などのシミュレーション結果の統計指標の計算を含めることができる。
シミュレーション結果の集合を分析し、不確実性の影響を考慮し、例えば、異なるパラメータの組み合わせの下でのモデル出力の変動性の評価し、平均、標準偏差、分位数などのシミュレーション結果の統計指標の計算を含めることができる。
【0053】
このようなパラメータの不確実性分析方法を使用することで、モデル結果の不確実性の範囲をより完全に理解でき、後続の水資源収容力を評価するために、より信頼性の高いシミュレーション結果を提供し、水資源管理政策の策定をサポートするために、意思決定者が潜在的なリスクと不確実性をよりよく理解できるように支援する。
【0054】
具体的に、ステップ４には次を含む。
ステップ４におけるモンテカルロシミュレーションは、ランダムサンプリングを通じてモデルの出力を評価するために使用されることで、パラメータと入力データの不確実性を考慮し、具体的な実装手順は次のとおりである。
パラメータと入力データのサンプリング：
ステップ３の確率分布から、各モデルパラメータと入力データについてランダムなサンプルを抽出し、これは乱数発生器を使用して実現でき、パラメータの分布確率に基づいてサンプリングできる。
ステップ４におけるモンテカルロシミュレーションは、ランダムサンプリングを通じてモデルの出力を評価するために使用されることで、パラメータと入力データの不確実性を考慮し、具体的な実装手順は次のとおりである。
パラメータと入力データのサンプリング：
ステップ３の確率分布から、各モデルパラメータと入力データについてランダムなサンプルを抽出し、これは乱数発生器を使用して実現でき、パラメータの分布確率に基づいてサンプリングできる。
【0055】
モデルのシミュレーション：
各パラメータセットと入力データサンプルを使用して、水資源モデルを実行し、対応するシミュレーション結果を取得し、シミュレーションを実行するたびに、モデルは水資源収容力の推定値を含む出力結果を生成する。
各パラメータセットと入力データサンプルを使用して、水資源モデルを実行し、対応するシミュレーション結果を取得し、シミュレーションを実行するたびに、モデルは水資源収容力の推定値を含む出力結果を生成する。
【0056】
シミュレーションの繰り返し：
ステップ１とステップ２を繰り返し、不確実性が十分に考慮されていることを確保するために、通常、多数のシミュレーションが実行され、モンテカルロシミュレーションは通常、何千回ものシミュレーションが実行される。
ステップ１とステップ２を繰り返し、不確実性が十分に考慮されていることを確保するために、通常、多数のシミュレーションが実行され、モンテカルロシミュレーションは通常、何千回ものシミュレーションが実行される。
【0057】
結果の集約：
シミュレーションを実行するたびに、水資源の収容力の推定値が記録されて、複数回のシミュレーション結果が含まれる集合が一つ生成される。
シミュレーションを実行するたびに、水資源の収容力の推定値が記録されて、複数回のシミュレーション結果が含まれる集合が一つ生成される。
【0058】
不確実性の分析：
シミュレーション結果の集合を分析し、平均、標準偏差、分位数などの統計指標を計算して、水資源収容力の不確実性の範囲を理解し、これらの統計指標は、不確実性の影響とリスクを評価するのに使用できる。
シミュレーション結果の集合を分析し、平均、標準偏差、分位数などの統計指標を計算して、水資源収容力の不確実性の範囲を理解し、これらの統計指標は、不確実性の影響とリスクを評価するのに使用できる。
【0059】
モンテカルロシミュレーションの核となる考え方は、多数のシミュレーションの実行を通じて、パラメータや入力データの不確実性を捕捉することであり、これにより、水資源の収容力の分布に関する情報が提供され、意思決定者が不確実性に直面してより信頼性の高い政策や管理戦略を策定できるよう、より包括的な理解を提供する。
【0060】
具体的に、ステップ５には次を含む。
ステップ５における収容力の評価は、モンテカルロシミュレーションの結果に基づいており、地域の水資源収容力を計算することで、確実性を考慮し、実装ステップは次のとおりである。
ステップ５における収容力の評価は、モンテカルロシミュレーションの結果に基づいており、地域の水資源収容力を計算することで、確実性を考慮し、実装ステップは次のとおりである。
【0061】
５．１シミュレーション結果の集約：
水資源収容力の推定値を含むモンテカルロシミュレーションから得られた一連のシミュレーション結果を集約し、複数のシミュレーションの結果を含むデータセットが形成される。
水資源収容力の推定値を含むモンテカルロシミュレーションから得られた一連のシミュレーション結果を集約し、複数のシミュレーションの結果を含むデータセットが形成される。
【0062】
５．２持続可能な水資源の利用基準：
持続可能な水資源の利用を定義する基準と指標は、次の側面を含む。
５．２．１持続可能な水の消費量：さまざまなニーズを満たすために、地域の水資源の持続可能な最大水の消費量を決定し、持続可能な水の消費量は、飲料水、農業、工業などのさまざまなニーズを満たすために、地域の水資源の持続可能な最大水の消費量を決定するために使用される重要な指標であり、持続可能な水の消費量（Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｗａｔｅｒ Ｗｉｔｈｄｒａｗａｌ、ＳＷＷ）は次の式で推定される。
持続可能な水資源の利用を定義する基準と指標は、次の側面を含む。
５．２．１持続可能な水の消費量：さまざまなニーズを満たすために、地域の水資源の持続可能な最大水の消費量を決定し、持続可能な水の消費量は、飲料水、農業、工業などのさまざまなニーズを満たすために、地域の水資源の持続可能な最大水の消費量を決定するために使用される重要な指標であり、持続可能な水の消費量（Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｗａｔｅｒ Ｗｉｔｈｄｒａｗａｌ、ＳＷＷ）は次の式で推定される。
【0063】
【数7】
【0064】
その中で、ＳＷＷは持続可能な水の消費量、即ち、持続可能な最大の水の消費量であり、ＡＲは利用可能な水資源であり、通常年間水資源の総量として表され、ＥＲは生態系維持に使用される水の量である。これは生態系のバランスを維持するために必要な水資源の量であり、Ｒは、他の用途に確保または分配されている水資源の量であり、Ｔは考慮される期間で、通常は年単位である。
【0065】
持続可能な水の消費量の計算には、決定地区の利用可能な水資源と、生態系に保持または分配される水の量及び既に他の地域に分配されている水の量の決定が含まれる。こうすることで、持続可能な水の消費量が、利用可能な水資源から生態系のニーズやその他の分配された用途を差し引いたものを超えないようにすることがでる。
【0066】
５．２．２水質基準：水質の合格性を確保するために、さまざまな水質パラメータを含む水質基準を決定し、水質基準の策定は、飲用水、工業用水、農業用水など、さまざまな用途を満たすために水資源の合格性を確保することを目的としている。水質基準は、溶存酸素、ｐＨ、汚染物質濃度などを含むさまざまな水質パラメータの制限値に基づいている。水質基準の策定方法は次のとおりである。
【0067】
制御する必要がある水質パラメータを決定する：まず、制御および監視する必要がある水質パラメータを決定する。
【0068】
制限値を策定する：各水質パラメータに対して、対応する制限値を策定し、制限値は規制、国際基準、健康基準などに基づいており、例えば、飲料水の場合は制限値がより厳しくなる場合がありますが、工業用水の場合はより高い濃度が許可される場合がある。
【0069】
監視と評価：水質監視システムを構築し、各水質パラメータの濃度を定期的に監視することは、水質が指定範囲内にあり、標準要件を満たしていることを確保するのに役立つ。
【0070】
規制の根拠：水質基準は、その合法性と強制力を確保するために、規制的根拠に基づいて策定されるべきである。
【0071】
調整と改定：水質基準は定期的に評価され、新たな科学研究、技術の進歩、環境上のニーズを反映して改定される。
【0072】
このプロセスは、水域の水質が、さまざまなニーズを満たし、生態学的バランスを維持するために持続可能な利用のための基準を満たしていることを確保するためである。具体的な制限値と基準は、地理的位置、規制、用途、特定の環境条件によって異なる。
【0073】
５．２．３ 生態系のニーズ：生態系のバランスを維持するために生態系を維持するために必要な水資源を考慮する。
生態学的ニーズの測定と監視：まず、湿地、河川、湖、水生生態系などのさまざまな生態系の水要件を含む、生態系に必要な水資源を決定および測定する必要がある。
生態学的ニーズの測定と監視：まず、湿地、河川、湖、水生生態系などのさまざまな生態系の水要件を含む、生態系に必要な水資源を決定および測定する必要がある。
【0074】
生態学的ニーズモデルの構築：生態系のニーズを定量化するために、生態系のニーズモデルを構築し、モデルは、生態学の知識、現地調査及び監視データに基づいて、異なる生態系の水資源のニーズを推定できる。
生態学的ニーズ基準を策定する：水資源の分配において生態系のニーズが確実に考慮されるように、水資源管理の政策と基準を策定し、これらの基準は、異なる生態系タイプや異なる期間の要件を含むことができる。
生態学的ニーズ基準を策定する：水資源の分配において生態系のニーズが確実に考慮されるように、水資源管理の政策と基準を策定し、これらの基準は、異なる生態系タイプや異なる期間の要件を含むことができる。
【0075】
具体的な生態系のニーズは、地理的位置、生態系のタイプ、水域のタイプなどの要因によって異なり、実際の状況では、生態系のニーズを表すために複数の指標やモデルが必要になる場合がある。
【0076】
水資源管理では、態系のニーズを維持するために適切な供給を確保することが重要であり、これにより、生態系のバランスと生物多様性の保護をサポートし、水資源の過剰な搾取や生態系へのダメージを防ぐのに役立つ。
【0077】
５．３ 確率分布の分析：
シミュレーション結果集合に対して統計分析を実行して、平均、標準偏差、分位数（２５ｔｈ分位数や７５ｔｈ分位数など）などの統計指標の計算を含む、水資源収容力の確率分布を計算する。
シミュレーション結果集合に対して統計分析を実行して、平均、標準偏差、分位数（２５ｔｈ分位数や７５ｔｈ分位数など）などの統計指標の計算を含む、水資源収容力の確率分布を計算する。
【0078】
これらの統計指標を計算する一般的なステップは次のとおりである。
【0079】
シミュレーション結果の収集：まず、複数のシミュレーションの結果を含むデータセットが必要であり、これは通常、モンテカルロシミュレーションによって生成され、シミュレーションを実行するたびに、水資源の収容力の推定値が生成される。
【0080】
平均（平均値）：平均はシミュレーション結果の平均値であり、水資源収容力の中心傾向を表すために使用され、平均は次のように計算される。
【0081】
【数8】
【0082】
ここで、Ｎはシミュレーションの実行回数であり、Ｘｉは ｉ回目のシミュレーションにおける水資源収容力の推定値である。
【0083】
標準偏差：標準偏差はシミュレーション結果のばらつきを測定し、水資源収容力の不確実性を表すために使用され、標準偏差は次のように計算される。
【0084】
【数9】
【0085】
分位数（Ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅｓ）： 分位数は、シミュレーション結果の特定のパーセント位置での値を表し、２５ｔｈと７５ｔｈ分位数を使用して、シミュレーション結果の中間である５０％範囲を表し、分位数の計算では、シミュレーション結果を昇順に並べ替えて、対応する分位数位置の値を決定する必要がある。
【0086】
２５ｔｈ分位数：すべてのシミュレーション結果のうち、結果の２５％が２５ｔｈ以下である。
【0087】
７５ｔｈ分位数：すべてのシミュレーション結果のうち、結果の７５％が７５ｔｈ以下である。
【0088】
これらの統計指標は、水資源収容力の中心傾向、不確実性の範囲、分布形状を理解するのに役立ち、平均と標準偏差は、水資源収容力の平均レベルと変動性に関する情報を提供し、分位数は、異なる分布分位数位置での値を表し、異なる状況下での収容力の範囲を理解するのに役立つ。
【0089】
５．４ 収容力の境界の決定：
持続可能な水資源利用基準と確率分布の分析に基づいて、水資源収容力の境界値を決定し、持続可能な水の消費量、水質基準の境界値、または生態系のニーズを満たすために必要な水の量などであってもよく、実装方法は次のとおりである。
持続可能な水資源利用基準と確率分布の分析に基づいて、水資源収容力の境界値を決定し、持続可能な水の消費量、水質基準の境界値、または生態系のニーズを満たすために必要な水の量などであってもよく、実装方法は次のとおりである。
【0090】
持続可能な水の消費量の境界：
持続可能な水の消費量の定義と確率分布分析の結果に基づいて、持続可能な水使用の上限または閾値を決定し、これは特定の分位数値、例えば、持続可能な水の消費量の上限を表す９５ｔｈ分位数であってもよい。
持続可能な水の消費量の定義と確率分布分析の結果に基づいて、持続可能な水使用の上限または閾値を決定し、これは特定の分位数値、例えば、持続可能な水の消費量の上限を表す９５ｔｈ分位数であってもよい。
【0091】
水質基準の境界：
水質基準については、規制と確率分布分析の結果に基づいて、さまざまな水質パラメータの特定の分位数値を含む、さまざまな水質パラメータの合格性境界を決定して、水質が許容範囲内にあることを確保する。
水質基準については、規制と確率分布分析の結果に基づいて、さまざまな水質パラメータの特定の分位数値を含む、さまざまな水質パラメータの合格性境界を決定して、水質が許容範囲内にあることを確保する。
【0092】
生態系ニーズの境界：
生態系ニーズについては、生態系ニーズモデルと確率分布分析の結果に基づいて、生態系バランスを維持するために必要な水の量が決定され、これは、特定の生態系ニーズの閾値となり得る。
生態系ニーズについては、生態系ニーズモデルと確率分布分析の結果に基づいて、生態系バランスを維持するために必要な水の量が決定され、これは、特定の生態系ニーズの閾値となり得る。
【0093】
総合的な考慮：
複数の境界値を考慮して、水資源収容力にさまざまな要素が確実に総合的に考慮されるようにし、これには、持続可能な水の消費量、水質基準、生態系のニーズを統合して、水の収容力の最終的な総合的な境界を決定することが含まれる。
複数の境界値を考慮して、水資源収容力にさまざまな要素が確実に総合的に考慮されるようにし、これには、持続可能な水の消費量、水質基準、生態系のニーズを統合して、水の収容力の最終的な総合的な境界を決定することが含まれる。
【0094】
これらの境界値の決定は、水資源の収容力にとって重要であり、意思決定者に水資源の管理と分配方法に関する指針を提供し、これらの境界値の策定には、持続可能な水資源の管理と利用を確保するために、規制、科学、環境、社会的要因を総合的に考慮する必要がある。
【0095】
５．５ 不確実性の考慮：
不確実性を考慮して、水資源収容力の不確実性の範囲を決定し、これは、信頼区間または分布の分位数を計算することで、収容力評価の不確実性の程度を理解でき、実装ステップは次のとおりである。
不確実性を考慮して、水資源収容力の不確実性の範囲を決定し、これは、信頼区間または分布の分位数を計算することで、収容力評価の不確実性の程度を理解でき、実装ステップは次のとおりである。
【0096】
確率分布：
シミュレーション結果のデータセットを使用し、当該データセットには、複数のシミュレーション実行による水資源収容力の推定値が含まれる。
シミュレーション結果のデータセットを使用し、当該データセットには、複数のシミュレーション実行による水資源収容力の推定値が含まれる。
【0097】
信頼区間の計算：
水資源の収容力の不確実性の範囲の決定については、信頼区間を計算でき、信頼区間は、真のパラメータ値の可能性を含む統計的範囲である。信頼水準（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｌｅｖｅｌ）を使用して信頼区間の信頼水準を表す（例えば、９５％信頼水準）。
水資源の収容力の不確実性の範囲の決定については、信頼区間を計算でき、信頼区間は、真のパラメータ値の可能性を含む統計的範囲である。信頼水準（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｌｅｖｅｌ）を使用して信頼区間の信頼水準を表す（例えば、９５％信頼水準）。
【0098】
９５％信頼区間の計算は、通常は平均と標準偏差に基づいており、正規分布の場合、９５％信頼区間は次のように計算できる。
【0099】
【数10】
【0100】
分位数の計算：
分位数は分布における特定の分位数位置の値を表し、不確実性を表すために使用される分位数は、分布の中間である５０％範囲を考慮するために、２５ｔｈ分位数と７５ｔｈ分位数を含む。分位数の計算には通常、シミュレーション結果を並べ替え、次に特定の分位数位置の値を決定することが含まれる。例えば、２５ｔｈ分位数は、すべてのシミュレーション結果のうち、結果の２５％が２５ｔｈ以下であることを表し、７５ｔｈ分位数はすべてのシミュレーション結果のうち、結果の７５％が７５ｔｈ以下であることを表す。
分位数は分布における特定の分位数位置の値を表し、不確実性を表すために使用される分位数は、分布の中間である５０％範囲を考慮するために、２５ｔｈ分位数と７５ｔｈ分位数を含む。分位数の計算には通常、シミュレーション結果を並べ替え、次に特定の分位数位置の値を決定することが含まれる。例えば、２５ｔｈ分位数は、すべてのシミュレーション結果のうち、結果の２５％が２５ｔｈ以下であることを表し、７５ｔｈ分位数はすべてのシミュレーション結果のうち、結果の７５％が７５ｔｈ以下であることを表す。
【0101】
信頼区間と分位数を計算することで、水資源収容力の推定値の不確実性の範囲と分布を理解でき、意思決定者が評価結果をより深く理解し、不確実性に対処するための適切な行動をとるのに役立つ。
【0102】
５．６政策と勧告の策定：
収容力評価の結果に基づいて、水資源の持続可能な管理を確保するための、水資源配分戦略の策定、水資源保護に関する勧告の提案、水消費割当の調整などを含む政策勧告を意思決定者に提供する。
収容力評価の結果に基づいて、水資源の持続可能な管理を確保するための、水資源配分戦略の策定、水資源保護に関する勧告の提案、水消費割当の調整などを含む政策勧告を意思決定者に提供する。
【0103】
収容力評価の結果は、地域の水管理に関する洞察を提供して、意思決定者が不確実性を考慮しながら、持続可能な使用の限界と潜在的なリスクをより深く理解できるようにする。これは、水資源の持続可能な管理と利用を確保するための政策を策定するのに役立つ。
【0104】
最後に注意すべき点は、上記の説明は、本発明の好ましい実施例にすぎず、本発明を限定することを意図したものではなく、前述の実施例を参照して本発明を詳細に説明したが、当業者は、前述の実施例で説明した技術的解決策を修正したり、技術的特徴の一部を置き換えたりすることができる。本発明の精神および原理の範囲内で行われたあらゆる修正、置換、および改良は、本発明の特許請求の範囲に含まれるものとする。
【図1】