2018 Fiscal Year Annual Research Report
Advanced monitoring of coastal morphology using data assimilation
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18H01544
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
岡辺 拓巳 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (50464160)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
青木 伸一 大阪大学, 工学研究科, 教授 (60159283)
武若 聡 筑波大学, システム情報系, 教授 (80202167)
古山 彰一 富山高等専門学校, その他部局等, 教授 (90321421)
加藤 茂 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40303911)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 漁船ビッグデータ / 海底地形 / Xバンドレーダ / 密度流 / 汀線変化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
対象海域で漁船ビッグデータを生成するとともに，Xバンドレーダによる観測システムを構築・試験した．また，泥水流による土砂供給過程を実験により明らかにするとともに，出水時に河口域での濁水観測に成功した．One-lineモデルによる汀線変化モデルを構築し，テスト計算を実施した．
漁船ビッグデータの生成においては，既に漁船に設置されているデータ収集装置のメンテナンスを実施し，操業中のデータ生成基盤の稼働率を安定・向上させた．以前より蓄積してきたデータを用いて，計測手法の誤差情報を活用した静的同化（粒子フィルタ）を用いた時間内挿手法を適用するプログラムを構築した．
Xバンドレーダによる地形計測では，システムを購入して観測体制を構築した．実験室で電波の送信状態，レーダシーン取得等の確認を行った．試験的な観測を茨城県鹿島灘，静岡県遠州灘で行い，うねり性の波浪が入射する状況を捉えた．これより，波浪場の周波数・波長を抽出し，水深分布の推定の検討を行った．また，レーダシーンを平均化することにより，汀線位置の分布をとらえた．
泥水流については，水理実験により出水時の泥水流の挙動と海域での土砂の堆積の特徴を検討した．海域への泥水の流出初期に土砂が沈降・堆積することによる密度差の変化が，その挙動に大きく影響していることを明らかにした．また，天竜川河口沖において出水後直後の現地観測を行った．底層密度流は観測されなかったが，塩分と濁度の相関から流出土砂の沈降が示唆された．
汀線変動の予測にはone-lineモデルを採用し，モデルを構築して実海岸のデータを用いた計算を行った．対象海岸には，富山湾沿岸および遠州灘海岸を選択し，10年程度の再現計算を行って波浪と汀線変化の関連性を検討した．その結果，海底地形が汀線変化に影響を与えていることが再現されるなど，構築したモデルの妥当性を確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
漁船ビッグデータによる地形情報の生成については，データ生成基盤の安定的な運用環境を構築できた．新たな漁船へのロガーの搭載までは至らなかったが，次年度に設置工事を実施できるよう確約を得ることができた．地形データの時系列生成はまでは至らなかったが，1地点での時間内挿手法は構築できたので，2019年度にこれを既存ビッグデータに適用する．
Xバンドレーダについては，システム構築とテストデータの取得を実施できた．また，浅海域の水深推定に必要なデータ分析の基礎を構築できたため，次年度以降は沿岸・海岸地形のモニタリングをスムーズに実施できる．
河川からの土砂供給過程については，塩水や粒子を混合させた水塊の密度流の挙動を水理実験により把握できた．また，出水時には密度の鉛直分布を河口域で計測できたことが大きな成果となった．底層密度流は観測されなかったが，水理実験結果などと併せてデータを詳細に分析し，出水時の土砂供給過程を明らかにしていく．
数値モデルについては，汀線変動の同化システムの基礎となる数値モデルを構築できた．データ同化を含むプログラムの作成には至らなかったが，既往データを用いた実証計算も実施してモデリングに問題はなく，遅れは大きくないと判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
漁船ビッグデータにおいては，漁船へのデータロガーの設置を拡大し，生成データの増強を実施する．過去のデータに対して静的同化を適用し，時空間的に内挿された地形データの時系列を整える．データ同化のためにこれらを整理し，動的同化モデルの構築に注力する．
Xバンドレーダにおいては，システムの準備状況を踏まえ，遠州灘にてデータの取得を行う．天竜川河口，福田漁港周辺等を候補地として，地形変動が見込める海域を見定める．季節的な変化を捉えることを目標とする．
河川からの土砂供給量の解明においては，前年度に引き続き，水理実験と現地観測の両面から土砂を含む河口密度流の挙動および土砂の堆積特性の研究を実施する．河口沖合での土砂の堆積状況について，過去の測量データを整理し，海域への土砂供給量の推定法を検討する．
データ同化モデルについては，構築したone-lineモデルをデータ同化できるよう改良する．また，one-lineモデルは汀線変動を計算するものであるため，海底地形の変形を捉えるための多次元モデルの構築を検討するする．その際，観測データとの同化に対してGPGPUを用いた高速計算手法を組み込み，より高精度なシミュレーションを目指す．
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Research Products
(5 results)
