| 研究課題/領域番号 |
16H06101
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山崎 大 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (70736040)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 全球河川モデル / 衛星高度計 / データ同化 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、昨年度までに構築した高解像度標高データMERIT DEMと高解像度河川データMERIT Hydroを全球河川モデルCaMa-Floodで活用するために、河道網アップスケール手法FLOWを新データに対応するようにアップデートした。その際、アップスケール手法そのものも更新し、サブ流域形状やノード間長さの均一化を行うアルゴリズムを実装し、水動態シミュレーションの高速化・安定化を図った。これにより、最先端の水文地形データを反映した全球地表水動態シミュレーションが実現し、これまでは地形データに含まれるバイアスなどのために不可能であったモデルと衛星観測データとの直接比較が可能になった。水面下地形を推定するために、25km解像度の河川シミュレーション出力と、70mフットプリントの地点データである衛星高度計ICESatデータを比較するためのモデル出力の内挿方法などを検討し、河川モデルが計算する水面標高のバイアスなどを評価できるようになった。
また、衛星高度計の水面標高観測を河川モデルにデータ同化する際に、どの程度離れた観測データまで活用できるかを検討するために、Variogramを用いて空間相関を求める手法を開発した。河川流れは大気物理と比較して地形に強く依存するため、空間相関が高い領域は観測点からの距離だけでは決まらず、流域の地形や上流集水面積などに大きく影響を受けることが分かり、Variogramを用いてデータ同化で考慮する範囲を客観的に求める手法に目処がたった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度に開発した標高データ・河道網データ・河道幅データを統合し、全球河川モデルCaMa-Floodに最新の水文地形データを反映することができた。衛星高度計ICESatとの水面標高比較の方法もほぼ確立し、データ同化などによる河道深さ推定に着手しつつある。
また、昨年度に論文発表した全球標高データMERIT DEMに非常に高精度であると評価されている。多数のデータ提供リクエストに対応するため、ライセンスをCC-BY-NC4.0およびODbL1.0に変更した、データ利活用の利便性を上げたところ、現在までに２０１９年４月現在で約６００機関がユーザー登録し、研究・教育および一部は商用にも活用されている。
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| 今後の研究の推進方策 |
最新の水文地形データを反映した全球河川モデルCaMa-Floodを用いたシミュレーションを精査し、まずは計算コードや入力データなどに問題がないことを確認する。モデル出力と衛星観測で水面標高を比較により河道深さを推定するアルゴリズムを確立するとともに、入力流出量データや河道深さ以外の地形データに起因する不確実性についても評価する。
また、衛星高度計の観測データを最大限活用するために、2018年度に実施したVariogramによる水面標高の空間相関からLETKFによるデータ同化のローカルパッチサイズを最適化する手法を検討する。
さらに、昨年度投稿した全球表面流向データについての論文が受理見込みであり、WebPageなどでのデータ公開を進める。
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| 備考 |
本研究で開発した水文地形データセット公開のためのWebPage
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