Establishment and sophistication of online data assimilation system of seepage analysis model based on field measurement data
Project/Area Number |
19K21089
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Project/Area Number (Other) |
18H05920 (2018)
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Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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Allocation Type | Multi-year Fund (2019) Single-year Grants (2018) |
Review Section |
0303:Civil engineering, social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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Research Institution | Kagoshima University |
Principal Investigator |
Ito Shinichi 鹿児島大学, 理工学域工学系, 助教 (20825690)
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Project Period (FY) |
2018-08-24 – 2020-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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Keywords | 斜面崩壊 / データ同化 / 浸透解析モデル / 土中水分量 / 現地計測データ / オンラインデータ同化 |
Outline of Research at the Start |
研究計画の具体的な内容は以下の三つである。 1.サーバー上で適切なパラメータを推定できるオンラインデータ同化システムの開発 2.土の種類が異なる様々な斜面において計測されたデータを用いたデータ同化事例の拡充 3.蒸発散の影響を考慮したモデルを導入したデータ同化プログラムの開発 これらを行って,豪雨時の斜面崩壊発生に対して重要な土中水分量を予測できるシステムを構築する。
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Outline of Final Research Achievements |
This project tried to establish and sophisticate an online data assimilation system of seepage analysis model based on field measurement data. The established system could estimate the seepage analysis model in real-time while measuring soil moisture conditions. In the project, a new method estimating the seepage analysis model was proposed, and the proposed method could reproduce not only unsaturated infiltration behaviors but also rising or falling groundwater level.
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
豪雨時の斜面崩壊の発生には,土中水分量が大きく影響する。斜面崩壊による被害を軽減するためには,降雨に伴って変化する土中水分量を適切に再現・予測できる浸透解析モデルの推定が不可欠である。本研究では,土中水分量を現地斜面で計測しながら浸透解析モデルをリアルタイムに修正・更新するシステムを構築することができたため,これらの研究成果は,斜面崩壊の発生予測に寄与できる可能性があると考えられる。
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Report
(3 results)
Research Products
(15 results)