| 研究課題/領域番号 |
12660219
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
農業土木学・農村計画学
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
田中丸 治哉 神戸大学, 自然科学研究科, 助教授 (80171809)
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| 研究分担者 |
多田 明夫 神戸大学, 農学部, 助手 (00263400)
畑 武志 神戸大学, 農学部, 教授 (70031193)
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| 研究期間 (年度) |
2000 – 2002
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| キーワード | 流出モデル / モデル定数 / 多目的最適化 / パレート最適解 / 大域的探索 / SCE-UA法 / 遺伝的アルゴリズム / 進化戦略 |
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| 研究概要 |
流域水文モデルは、河川の水量ないし水質の推定・予測に用いられるモデルで、ほとんどのモデルはあらかじめ決定すべきモデル定数を有している。これらモデル定数の最適化に際して、たとえば高水部の流量再現性を重視すると低水部のそれが低下するといったように、ある目的達成度を改善しようとすれば別の目的達成度を犠牲にしなければならないことが多い。そこで、本研究では、流域水文モデルのモデル定数探索を多目的最適化問題として扱うこととし、特に、多目的計画法によるタンクモデル定数(16定数)の最適化について検討した。得られた主な研究成果は、以下の通りである。
1)タンクモデル定数の最適化に際して、高水部重視の誤差評価関数である平均二乗誤差平方根(RMSE)と低水部重視の誤差評価関数である平均相対二乗誤差平方根(RR)を目的関数として採用し、許容水収支誤差の制約条件下でこれらを同時に最小化した。ここでは、多目的最適化問題をスカラー化手法の一つである重み係数法で単目的最適化問題に変換し、大域的探索法(SCE-UA法)でパレート解を求めた。ただし、この方法で連続的なパレート解を得ようとすると、計算量が膨大になる。そこで、ランダム探索(モンテカルロ法)を援用して、離散的なパレート解から連続的なパレート解を効率よく求める方法を新たに提示した。
2)タンクモデル定数探索に大域的探索法の一つである進化戦略(Evolution Strategy, ES)を適用した。遺伝的アルゴリズム(バイナリ型GA、実数型GA)やSCE-UA法と比較したところ、ES、特に並列型ESの探索能力は、GAよりも明らかに優れ、SCE-UA法と遜色なく、探索試行毎のモデル定数の一貫性ではSCE-UA法を上回る頑健な手法であることが示された。さらに、ESは多目的最適化にも応用でき、ESによりタンクモデル定数のパレート解が効率良く求められることが示された。
3)RMSEやRRなど7種類の誤差評価関数でタンクモデルを同定し、目的関数となる誤差評価関数の選択とハイドログラフの適合度との関係について検討した。その結果、RMSE等3関数では計算総流出高が観測総流出高とほぼ一致するが、RR等4関数では計算総流出高が一貫して過小になること、RMSEは最も高水部の再現性を重視するがRRは低水部の再現性を重視すること、RMSEとRRは探索試行毎に得られるモデル定数の一貫性が塙いこと、4年程度の同定期間で安定したモデル定数が得られること、などが示された。
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