| 研究課題/領域番号 |
16K06509
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
水工学
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
安田 誠宏 関西大学, 環境都市工学部, 准教授 (60378916)
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| 研究分担者 |
森 信人 京都大学, 防災研究所, 教授 (90371476)
中條 壮大 大阪市立大学, 大学院工学研究科, 講師 (20590871)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 高潮 / 気候変動 / 将来予測 / 確率台風モデル / ニューラルネットワーク / バイアス補正 / 集積リスク / 氾濫解析 / 集積ロス / 確率台風 / 不確実性 |
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| 研究成果の概要 |
地球温暖化シナリオ下における高潮の精度・確度の高い将来予測を行うことは，人口・資産の集積した沿岸部の減災にとって重要な課題である．本研究では，１）気候変動予測における台風の再現精度とアンサンブル数の相反する関係，２）多数アンサンブル実験に対応した効率的な高潮モデルの構築，３）巨大台風による低頻度高潮災害の集積リスク評価を研究のターゲットとした．
（１）全球気候モデル出力のバイアス補正方法，（２）確率台風モデルを用いたニューラルネットワーク（NN）高潮予測モデルの構築とNN予測モデルによるアンサンブル高潮将来予測，（３）複数エリア同時被災による集積リスク評価の３つを検討した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
解像度の高い全球気候モデルGCMによる気候実験は，その計算負荷の大きさから限られたシナリオ数しか実施されなかった。アンサンブル数を増やすために，解像度をやや落とした実験が行われたが，台風スケールの擾乱の再現は困難であった。高潮のような台風強度に大きく左右される気象現象を評価する場合には，GCMの過小バイアスを補正することは不可欠である。また，多数アンサンブル将来予測の結果を高潮予測に用いるためには，効率的な手法が望ましく，ニューラルネットワーク高潮予測モデルはそれに相応しい。気候変動による高潮の将来変化について信頼性と確実性を高めた予測により，沿岸域の適応策立案に生かされることが期待される．
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