2021 Fiscal Year Annual Research Report
日本の前線性降雨に対する物理的最大規模降水量推定手法の適用
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19H02251
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
石田 桂 熊本大学, くまもと水循環・減災研究教育センター, 准教授 (70800697)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 想定最大規模降水量 / 領域大気モデル / 力学的ダウンスケーリング / 前線性降雨 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
想定最大規模降水量の推定における既存の手法の問題点を克服するため，領域大気モデルによる数値実験を用いたMaximum Precipitation (MP) Estimationという手法がアメリカ合衆国の西海岸を対象として開発された．本研究ではMP Estimation法を過去に前線性降雨による豪雨災害が発生した福岡県の朝倉地域を日本における対象地とし改良を行い，実際に想定最大規模降水量の推定を行うことを目的とする．本研究の手順は，1)前線の影響により引き起こされた降水イベントの選定，2) Atmospheric Boundary Conditions Shifting（ABCS）法による各降水イベントの再現計算，3)各降水イベントにおける降水量の最大化，4)想定最大規模降水量の推定降水量からなる．また，本研究では【１】前線性降雨により朝倉地域及びその周辺で豪雨が発生した降水イベント，【２】九州北部周辺に前線が停滞し，高湿度の大気が前線に向かい流れ込んだ降水イベントを最大化の対象とする．最終年度である今年度は，まず【１】に関して抽出した全ての降水イベントにおいて，手順3の降水量の最大化を完了した．次に 【2】に関して抽出した降水イベントに対して手順２）の再現計算を完了する．その後，それらの降水イベントに関しても手順３）降水量の最大化を行った．最終的に，手順４）として，【１】及び 【２】に関して抽出した降水イベントにおいて最大化した降水量のものから，降水量が最大のものを想定最大規模降水量の推定値とした．本研究により前線性降雨に対する想定最大規模降水量の推定に関してMP Estimation法が有効である可能性が示された．そのため，本研究の成果は水利構造物の設計や洪水被害軽減のために重要となる想定最大規模降水量の推定の信頼性向上に寄与すると考えられる．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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