2022 Fiscal Year Annual Research Report
Developing statistical downscaling methods for rive runoff
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18K13834
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
渡部 哲史 京都大学, 防災研究所, 特定准教授 (20633845)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 水文気象 / バイアス補正 / 流出量 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は流出量に対する統計的ダウンスケール手法の開発を行うことである。本研究課題は当初計画において令和2年度終了予定であり、当初計画事項は既におおむね達成されている。本年度は研究結果から得られた各種データセットをデータベース化することに取り組んだ。本課題を構想した時点と比べて、特に日本域における数キロメートル解像度の気候予測情報の開発が進んだ。そのため、この数キロメートルスケール気象予測情報に対して本研究課題で開発した手法を適用するためのデータ整備およびデータベース化に取り組んだ。これまでの数十キロスケールの解析においては再解析実験データを補正の際の参照データとして用いてきたが、数キロメートルスケールで適用する場合は地点観測情報との誤差が特に降水量において顕著であることが比較検討から明らかとなった。このため、再解析データを空間補完すると共に地点観測情報により補正することに取り組んだ。具体的には、観測地点において両者を比較し、この地点単位で得られた補正係数について空間補完することにより日本全域の補正係数データを作成し、それを空間補完された再解析データへと適用した。また、数キロメートルスケール解像度の再解析データは限られた期間しか存在しておらず、本研究が対象とする流出量データセットすべてを網羅していない。このため、参照データセットを時間的に拡張することにも取り組んだ。具体的には上記の詳細なスケールの参照データが得られている期間の地点観測情報と空間分布の関係を基に、詳細なスケールの参照データが存在しない期間の地点観測データから空間分布を作成した。降水量など詳細な地形の影響が大きな変数に関しては精度において課題が残るものの、流出量ダウンスケールを行うために必要となる参照データが完成し、本研究により開発した手法を数キロメートル解像度で適用することが可能となった。
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