Development of probabilistic risk assessment method for aquatic environmental disasters based on large ensemble climate forecast data
| Project/Area Number |
21K04276
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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 22040:Hydroengineering-related
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| Research Institution | Fukuoka Institute of Technology (2023)
Kyushu University (2021-2022) |
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Principal Investigator |
田井 明 福岡工業大学, 社会環境学部, 准教授 (20585921)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
齋田 倫範 鹿児島大学, 理工学域工学系, 准教授 (80432863)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 沿岸海洋環境災害 / 気候予測データ / バイアス補正 / 有明海諫早湾 / 潮流 / 溶存酸素濃度 / 河川流量 / 成層度 / 長期観測データ / 機械学習 / 水質予測 / DO濃度 / 密度成層 / 沿岸海洋 / 環境災害 / 気候変動 / d4PDF |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，気候データを入力値とし，密度，溶存酸素などの沿岸海洋において水環境の指標となるデータを出力する水環境予測モデルを機械学習により開発する．開発したモデルを用いて，アンサンブル気候予測データに対して水環境予測を実施することで不確実性を考慮した確率論的環境災害リスク評価を行うことを目的とする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
有明海諫早湾を対象に潮流，底層溶存酸素濃度，河川流量，成層度の経年変化およびそれらの関連性を明らかにすることを目的に長期的な観測データの解析を行った．
M2潮潮流振幅は18.6年周期の潮汐変動に対応して変動していた．次に，河川流量が大きくなる時に成層度が大きくなっており，多くの年で対応して変化しており，諫早湾の成層度に対する河川流量の影響は大きいことが分かった．また，成層度と底層溶存酸素濃度についても，どの地点においても高い相関が見られ，成層度が底層溶存酸素濃度に大きく影響していることが分かる．しかし，流速・Simpson&Hunter指標と成層度の関係については強い相関は見られず．成層度の変動要因として，潮潮流振幅よりも年毎の河川流量変動の影響が大きいことが示された．しかし，B3地点では弱い相関が見られることから潮流の変動も一定程度寄与していることが示唆された．
２年目までに開発した評価モデルにd4PDF過去実験（3000年分）の年毎の有明海流域平均最大降雨イベント時（筑後川の基準値である48時間雨量を対象）のデータを与えて，過去実験データの確率密度曲線（n=3000）を作成した．作成された確率密度曲線と実績のヒストグラムを比較し，本手法における系統誤差（バイアス）の有無とその程度を定量的に把握し，将来の確率密度曲線の補正を行った．
上記で構築した機械学習評価モデルにd4PDFの2℃上昇実験（3240年分）の４℃上昇実験（5400年分）年毎の有明海流域平均最大降雨イベント時の気象データを与えて，確率密度曲線を作成した．作成された確率密度曲線(n=3240,n=5400)をバイアス補正により補正した．
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Report
(3 results)
Research Products
(14 results)
