| 研究課題/領域番号 |
16H06101
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 研究分野 |
水工学
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 (2017-2019)
国立研究開発法人海洋研究開発機構 (2016) |
|---|
研究代表者 |
山崎 大 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (70736040)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 配分額 *注記 |
5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 全球河川モデル / 衛星高度計 / 河川地形 / データ同化 / 水文学 / 数値標高データ |
|---|
| 研究成果の概要 |
全球河川モデルと衛星高度計を組み合わせ、水面下の河道深さの推定手法の開発に取り組んだ。
河川モデルの基礎情報である水文地形データの高精度化を実施した。複数の誤差成分の除去による世界最高精度の全球標高データMERIT DEMを開発し、さらに各種水域マップを統合して高精度の全球河川データMERIT Hydroを構築した。
高度化した水文地形データを統合した最新版の全球河川モデルを衛星高度計と比較し、河道深さパラメータを最適化するアルゴリズムを構築した。アマゾン川流域で河道深さ推定の実験を行い、河道深さを有効に推定でき、かつ水面標高以外の河川流況変数も改善することが確認された。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した高精度の水文地形データMERIT DEMとMERIT Hydroは、全球河川モデルの高度化に限らず、地球科学分野の多様な研究に使われる基盤データとなった。202年6月現在、のべ2000以上の研究者にデータを提供し、多様な研究に活用されている。
河道深さの最適化による全球河川モデルの高度化は、洪水リスク管理や気候変動予測など様々な社会実装につながると期待される。
|
