| 研究課題/領域番号 |
20K22428
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0303:土木工学、社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
ZHOU XUDONG 東京大学, 生産技術研究所, 特任助教 (20876239)
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| 研究期間 (年度) |
2020-09-11 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | Water surface area / Hydrodynamic model / Data assimilation / Model development / Assessment / Assimilation / Water surface elevation / bias correction / assessment system / levee scheme / general agreement / explainable mismatches / water surface area / CaMa-Flood / data assimilation / satellite |
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| 研究開始時の研究の概要 |
This study proposes to assimilate satellite inundation observations (e.g. Landsat) to improve the accuracy of global inundation estimates by a hydrodynamic model (i.e. CaMa-Flood). It will provide fundamental dataset of water surface to relevant research fields in climate and environmental studies.
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| 研究成果の概要 |
グローバルな遥感水面分布パターンを分析し、モデルと比較することでその利点と欠点を明らかにしました。植生の高い地域では、遥感データが水面積を低く評価する一方、人間の活動が激しい地域では、モデルが水面のシミュレーションを過大評価しています。遥感データに基づく水力学シミュレーション結果の評価システムを開発しました。流出、遥感水面高度、および遥感水面積を利用し、総合的な評価指標を通じてCaMa-Floodのシミュレーション結果を自動評価しました。遥感データを用いたモデル同化法を開発しました。異なる手法で遥感水面データを同化することで、水力学モデルのシミュレーション精度を改善することができました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Deepening understanding of remote sensing water surfaces and providing new insights into improving models using sensed data. Relevant research is of great significance for improving flood forecasting and defense capabilities, reducing disaster losses, and improving flood prevention measures.
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