【PROFILEモデルの感度分析】

『Abstract
　Recently there has been growing interest in, and use of , the PROFILE model, principally through the role of weathering rates in determining critical loads. In many cases the accuracy of the data used to run the model is not quoted. A simple sensitivity analysis of the model has been carried out by varying the input data one at a time in a systematic fashion. The variation in weathering rate that this generates for monomineralic soil profiles and for a soil profile from an acid sensitive forested catchment in Scotland has been recorded. Variation in weathering rates of over 100％ can be generated using ranges of input parameters measured in field studies. The model broadly predicts the relative ease of weathering of the different minerals. Minerals which are particularly sensitive to input variations have been identified, e.g. K-feldspar. Some input parameters exert a larger influence on the weathering rate as calculated by the model than others. The most sensitive input data are soil temperature, moisture content and exposed mineral surface area. The least sensitive input data are cation load and precipitation rate.』

『要旨
　近年、おもに臨界負荷量を決定する際の風化速度の役割を知るという面で、PROFILEモデルおよびその利用に関心が高まっている。多くの場合、モデルを実行するのに用いたデータの精度は述べられていない。系統的に、一度に入力データを一つ変化させることで、モデルの簡単な感度分析を実行した。単一鉱物土壌断面およびスコットランドの酸に鋭敏な森林流域からの土壌断面に対して、風化速度の変動が記録された。野外研究で測定された範囲の入力パラメータを用いて、100％を超える風化速度の変動が引き起こせられた。このモデルは異なる鉱物の相対的な風化し易さを広く予想する。特に入力の変動に鋭敏な鉱物は、例えばK長石であることが確認された。ある入力パラメータは、他のパラメータよりもこのモデルにより計算される風化速度に大きな影響を及ぼす。最も鋭敏な入力データは、土壌温度、含水比、そして露出した鉱物表面積である。最も鋭敏でない入力データは陽イオン負荷量と降水速度である。』

Introduction
Selection of data
Method used in the sensitivity analysis
Results
　Deposition and runoff data
　Soil mineralogy data
　Soil physical and chemical characteristics
Discussion
Conclusion
Acknowledgements
References