2020 Fiscal Year Annual Research Report
Monitoring and Prediction of Hydrological Extreme Events by Satellite Microwave Remote Sensing
| Project/Area Number |
18H03800
|
|---|
| Research Institution | Public Works Research Institute |
|---|
Principal Investigator |
小池 俊雄 国立研究開発法人土木研究所, 土木研究所(水災害・リスクマネジメント国際センター), センター長 (30178173)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
澤田 洋平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (30784475)
浅沼 順 筑波大学, 生命環境系, 教授 (40293261)
瀬戸 里枝 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (70799436)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | マイクロ波リモートセンシング / データ同化 / 水循環モデル / 渇水 / 洪水 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
衛星マイクロ波放射計データによる陸面-植生結合衛星データ同化手法(CLVDAS)から得られる25kmグリッドの植生指標(LAI)や土壌水分情報を農業支援情報として役立てる手法の開発を行った。まず、CLVDASを開発したブラジル東北部の穀物統計から得られる各作物の播種日・収穫日データとMODIS LAIの季節変動の関係から作付面積推定手法、陸域－植生動態スキームを組み合わせた1kmグリッド情報システムを開発した。同システムの出力の空間平均値が25kmグリッドのCLVDASと同じになるように調整することにより、農業支援に必要な空間スケールの情報の提供基盤が構築され、渇水時に灌漑として必要な水量を算定する手法を開発した。
豪雨予測の精度向上を目指して衛星マイクロ波放射計データによる大気－陸面結合データ同化手法(CALDAS)を、アンサンブルカルマンフィルターを用いて全球モデルの予測値からダウンスケーリングするアンサンブル降雨予測システムの初期値として用いる手法の開発を行った。システム開発に当たっては、CALDASの出力の一部を使う方法、得られる雲水、比湿、風速、気温を全て用いる方法、同化はせずに直接初期値して用いる方法を比較し、西日本で発した梅雨前線豪雨事例に適用して、その精度評価を行った。3kmメッシュで、CALDASの雲水、比湿、風速、気温を含む毎時観測を1時間に1度同化した場合、豪雨予測の改善効果が確認された。
|
| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
