2023 Fiscal Year Annual Research Report
大規模アンサンブルデータを用いた事前放流における治水効果と利水運用リスクの定量化
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23H02329
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
工藤 亮治 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 准教授 (40600804)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
近森 秀高 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 教授 (40217229)
相原 星哉 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農村工学研究部門, 研究員 (70845841)
吉田 武郎 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農村工学研究部門, 上級研究員 (80414449)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | 事前放流 / d4PDF / バイアス補正 / パラメータの不確実性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
事前放流の効果を定量的に評価するため，d4PDF-RCMの時間雨量データのバイアス補正として，確率分布を用いたバイアス補正を行った．ここで，確率分布にメタ統計的極値分布（MEV分布）を用いることで，安定的なバイアス補正を目指した．その結果，確率年の大きい雨量についても少ないサンプルで安定した結果が得られることが分かった．d4PDFのように実測値よりもサンプル数の多い大規模アンサンブル化が進む中で，安定性を担保できる手法は非常に重要と考える．
流出モデルの不確実性分析について，分布型として適用した長短期流出両用モデル（分布型LSTモデル）およびRRIモデルを対象に地質とパラメータの関係について分析を行った．その結果，両モデルともに浸透に関連するパラメータと地質構造に関係性がみられ，これらのパラメータと地質の関連を分析することによりパラメータの総合化が目指せる可能性が示された．今後，さらに多くの流域でパラメータの不確実性について分析する必要がある．
事前放流を分析する対象流域として岡山県内の農業用ダム流域を選定し，流域において解析資料（ダム流入量，レーダー雨量，地形情報など）を入手し，分布型LSTモデルの適用を行った．過去数年分の洪水について最適化手法によりパラメータを同定することで良好な再現性が得られることを確認した．今後，さらに多くの洪水についてパラメータを同定するとともに，分析に必要となる代表パラメータについて決定する予定である．
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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
概ね計画通りに進捗しているが，d4PDF-5km（5kmにダウンスケーリングされたd4PDF）の切り出しに予想以上の時間がかかったため，これを用いた事前放流の定量的評価について少し進捗が遅れている．ただし，現在は切り出しも完了しているため，概ね計画通りの進捗となっている．
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| Strategy for Future Research Activity |
d4PDF-5kmについて，前年度に開発したMEVによるバイアス補正を行うとともに，より安定性の高いsMEV分布を用いたバイアス補正法について検討する．また，d4PDF-5kmを対象流域に適用した分布型LSTモデルに入力することで，多様な降雨波形に起因する模擬洪水を作成する．さらに，これをケートなしダムにおける洪水管理を模したダム管理モデルに入力することで，様々なケースに応じた事前放流の定量的評価を行う．
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