降雨ネットワークは、連続した空間領域にわたって信頼できるおおよその雨場を生成する個別の雨量計のインフラストラクチャです。この降雨フィールド (降水量の推定) は、ほとんどの水文学研究にとって重要です。たとえば、水理構造の設計、洪水の推定と予測、利用可能な水の評価、気候への影響の研究には、降雨観測が必要です。
ただし、ほとんどの場合、雨量計は不足しています。これは、(i) 雨量計のセットアップ全体と設置後のメンテナンスに多額の税金がかかり、(ii) アクセスできない場所では近くの関連観測所の降雨特性を知る必要があるためです。
これらの課題を克服するための一般的で簡単な方法は、(Tobler, 1970) の「地理の第一法則」で説明されているように、近くの地点での降雨特性が遠くの地点での降雨特性よりも密接に関連していると仮定することです。この仮定は地球統計学の基礎でもあり、空間データ分析、水文学全体の内挿、およびその他の地球科学分野に対する多くの古典的なアプローチの基礎となっています。
多くの場合、この仮定は妥当ですが、すべての状況、特に複雑な地形を持つ地域では当てはまらない場合があります。このような地域では、隣接する観測所で記録された降雨量の統計は、地形勾配が大きいため、観測所間の降雨パターンが大きく異なる可能性があります。さらに、地球温暖化のシナリオでは、遠隔地での激しい動的結合につながるため、この仮定は当てはまりません。結果として、未解決の課題があります。既存の雨量計ネットワークから得られる情報を効果的かつ効率的に使用して、計画と水管理を改善する方法です。
この問題に対処するために、急速に出現する複雑なネットワーク アプローチに従いました。名前が示すように、複雑なネットワークはいくつかのエンティティ (ノード) で構成され、エンティティ (ノード) の各ペア間のリンクは、それらが互いにどのように相互作用するかに基づいて設定されます。たとえば、家族ネットワークでは、各人がノードと見なされ、それらの間の関係がリンクです。コンピュータ ネットワークでは、各コンピュータはノードであり、リンクは異なるコンピュータ間の接続です。脳のネットワークでは、ニューロンはノードであり、リンクは対になったニューロンの相互作用を表します。一般に、複雑なネットワークは、コミュニティと呼ばれる小さく密に相互接続されたグループ、または雨量計ネットワーク内の均一な領域で構成されます。
この研究では、インドの各雨量計ステーションの普遍的な役割を定量的および定性的に評価するために、雨量計ネットワークに対する複雑なネットワークベースのアプローチを使用しました。私たちの分析は、コミュニティ (均質な地域) では、各雨量計ステーションが異なる役割を果たしていることを明らかにしています。これらの役割は、ウルトラ ペリフェラルまたはペリフェラル ノード (同種のリージョン内のほとんどの接続)、サテライト コネクタ (他のコミュニティへのほとんどの接続)、キンレス ノード (間違って割り当てられたノード)、ローカル センター (コミュニティのハブ)、ハイブリッド ノード (コミュニティのハブ) の場合があります。 2 つの異なるコミュニティ)、およびグローバル コネクタ (すべての異なるコミュニティに等しく接続されています)。この情報は、水文学工学における多くの重要な決定に不可欠です。
主な結果は、(i) 降雨ネットワークは異なるコミュニティ (均質な地域) で構成されており、コミュニティが内部で、また他のコミュニティと接続される方法は自明ではないことを示しています。 (ii) 複雑なネットワークにより、各コミュニティ内の個々の降雨観測所の拡大された詳細が得られます。 (iii) 各測点の役割を調査し定量化することは、さまざまな水文アプリケーションにおける不確実性を減らすのに確かに役立ちます。 (iv) 研究の結果は、特定のコミュニティの気候に影響を与える重要な役割を果たしている気候システムの主要なノードの位置を特定する上で重要な意味を持っています
これらの調査結果は、最近 Journal of Hydrology に掲載された、複雑なネットワーク解析を使用した均一領域内の単一ステーションの役割の定量化というタイトルの記事で説明されています。 .この作業は、Norbert Marwan、Rathinasamy Maheswaran、Bruno Merz 教授、および Jürgen Kurths 教授の綿密な監督の下、ポツダム大学の Ankit Agarwal によって実施されました。
