| Project/Area Number |
20K06298
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 41030:Rural environmental engineering and planning-related
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
工藤 亮治 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 准教授 (40600804)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
近森 秀高 岡山大学, 環境生命科学研究科, 教授 (40217229)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | アンサンブル流況予測 / 分布型水循環モデル / アンサンブル予測 / 水文モデル構築 / パターン認識法 / 中長期河川流況予測 / アンサンブル気象予測 / 予測の不確実性 / 機械学習 / 事前放流 / 中長期気象予報 / 水循環モデル |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では事前放流における適切なダム放流量の決定などのダム運用支援を目指し，気象庁の週間アンサンブル予報を水文モデルに入力することで，5日程度先までのダム流入量や河川流況のアンサンブル予測システムの構築を目的とする．具体的には，1）週間アンサンブル予報を用いた確率的流況予測システムの構築と予測精度の吟味，2）予測システムの不確実性低減に向けた水文モデルパラメータの不確実性の分析，3）機械学習を用いた中長期河川流況予測について検討する．本研究により，これまで有効利用されていないアンサンブル予報の利用可能性を明らかにし，アンサンブル流況予測システムの構築に向けた基礎的な情報を得ることができる．
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| Outline of Annual Research Achievements |
岡山県全域に適用した分布型水循環モデルについて，県内の農業用ダムについてダム管理の情報を聞き取りにより入手するとともに，ダム流入量を入手した．今後，これらの情報をモデルに反映させることにより，同ダムにおけるダム管理モデルの精度向上を目指す．
また，モデルのパラメータについて上流域と中流域においてパラメータを変更することで流況の再現精度が向上した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
岡山県に適用した水循環モデルの再現精度向上に少し手間取っており，この点で進捗が遅れている．ようやくダム管理事務所への調査が可能となったため，モデルを高度化しアンサンブル予測システムの開発を進めたい．
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| Strategy for Future Research Activity |
新しい週間アンサンブル予報のバイアス補正を行い，これを分布型水循環モデルに入力することで広域での流況アンサンブル予測システムの開発を行う．
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