Advancing global river hydrodynamic simulations using satellite surface water observations
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20H02251
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22040:Hydroengineering-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山崎 大 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (70736040)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
木田 新一郎 九州大学, 応用力学研究所, 准教授 (50543229)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥16,900,000 (Direct Cost: ¥13,000,000、Indirect Cost: ¥3,900,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | グローバル水文学 / 全球河川モデル / 衛星観測 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、最先端の全球河川モデルによる河川流量・水位・浸水域のシミュレーションを、衛星による様々な地表水観測データと比較する手法を確立し、衛星地表水観測の不確実性を考慮しつつ、地球規模で河川水動態シミュレーションの精度検証とモデル更正を行うシステム世界に先駆けて構築する。以上により、地球全域を対象に最適化された次世代の全球河川モデルを完成させ、全球河川モデルによる洪水予測の精度を大幅に向上させる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、主に衛星高度計を用いた全球河川モデルの精度検証方法の開発に取り組んだ。まず、2021年に打ち上げ予定の次世代衛星高度計SWOTの観測データを想定して、河川モデルが推定する水面標高を（仮想）衛星観測データと比較して、モデルの精度をシステマティックに評価し、またその誤差解析からデータ同化によって河川モデルによる河川流量シミュレーションを高度化する枠組みを開発した。仮想観測データを用いたデータ同化実験によると、時系列的に疎な衛星高度計の情報を同化するだけでも大陸河川の本流など流域面積が大きく上流の観測効果が集積するような地点では河川流量の推計精度が大幅に向上することがわかった。この成果は学術論文としてまとめ、Water Resources Research誌に発表した。また、ここで開発した衛星高度計データ同化の枠組みを、本研究プロジェクトの河川モデルの検証・構成システムの基盤として用いる予定である。
さらに、モデルが計算する浸水域についても、当初計画より先行してどこに不確実性要因があるかの切り分け実験を行った。その結果、モデルへの入力となる流出量データが主要な誤差要因となっていることがわかり、流出量データの精度を向上させるとともに、モデルのパラメータ更生を行う際には流出量データの不確実性に左右されないようなロバストな方法を提案する必要があることがわかった。この結果についても学術論文としてまとめ、Natural Hazard and Earth System Science誌に発表した。
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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
本研究の基盤的ツールとなる、河川モデル検証・更正システムのプロトタイプが、データ同化にも使える枠組みとして完成し、翌年度からも効率よく研究を遂行できると期待できる。また、浸水域についても当初計画より先に不確実性解析を実施し、誤差要因の切り分けを行うなど順調に進捗している。
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度の研究で、河川モデルへの入力データとなる流出量データの不確実性が、河川水位と浸水域のシミュレーションに伝搬するため、モデルのパラメータ更正を難しくしていることがわかった。次年度は、着目する変数に工夫をすることで、流出量データの不確実性に依存しないような河道深さといったモデルのパラメータ更正をロバストに行う手法の開発を行う。
また、2020年中に利用可能な衛星高度計データの地点数が大幅に増加したが、大河川以外の地点も含まれているので精度にやや疑問がある。これをモデル検証・更正に活用するため、衛星高度計データをシステマティックにQuality Asseessment/Quality Controlする手順を確立させる。
さらに、衛星浸水域データを用いてモデルの検証・更正を行う際には、例えば光学衛星では植生下の浸水を捉えられないなど、「モデル推計と衛星観測とで捉えている水面が異なる」という問題があり、それを解決して衛星-モデル比較を実現するためのマスキングなどの手法を研究する。
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Report
(1 results)
Research Products
(7 results)
