2016 Fiscal Year Annual Research Report
Improvement of flow and water quality simulation using data assimilation and development of parameter optimization method in water quality model
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25709042
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
入江 政安 大阪大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00379116)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 4次元変分法 / データ同化 / 水質モデル / 大阪湾 / 沿岸域 / ROMS |
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| Outline of Annual Research Achievements |
水中型分光光度計を神戸港波浪観測塔に設置し，長期の無機態窒素・リン濃度の高頻度（9観測を実施し，栄養塩濃度の時系列変化とそれに影響を及ぼす日射，潮汐との関係を明らかにした．
前年度より引き続き開発してきた多項目を持つ水質モデルのアジョイントモデルを構築し，4次元変分法によるデータ同化を実施した．また，アンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）によるデータ同化も合わせて実施した．いずれの同化手法も，大阪湾におけるクロロフィルおよび溶存酸素濃度の水平分布および鉛直分布のシミュレーション再現性を向上させることを示した．EnKF法による同化では，対象とする同化項目が水平方向，鉛直方向に極端に変化する沿岸域において，再現性が向上しやすい同化計算の計算条件についても検討を実施した．また，双子実験，現地観測結果を使った実データ同化計算において，水質モデル内のモデルパラメータの補正を行ったが，双子実験では比較的良好であったものの，実データ同化では十分な修正が得られなかった．今後は補正するべきモデルパラメータの抽出や補正順等についてさらなる検討していく必要がある．
4次元変分法によるデータ同化についても単に水質現象の再現性向上を図るだけでなく，1時間毎の現地データとデータ同化を用いた水質モデルのパラメータを修正する手法について開発を行い，モデルパラメータの修正が可能であることを示した．再現性が低下する要因はモデルパラメータだけでなく，初期条件，境界条件に含まれる誤差にもあることから，これらの補正と併せて最適化することが有効であることを示した．
以上のように，本研究では研究申請で示した目標をおおよそ達成した．今後は，本研究を基課題とする国際共同研究加速基金（国際共同研究強化）が採択されていることから，4次元変分法およびEnKF法の沿岸域における環境シミュレーションへの活用法の体系化を図る予定である．
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| Research Progress Status |
28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 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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