| 研究課題/領域番号 |
17K06576
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
入江 政安 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (00379116)
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| 研究分担者 |
今村 正裕 一般財団法人電力中央研究所, 環境科学研究所, 上席 (50371498)
石塚 正秀 香川大学, 創造工学部, 教授 (50324992)
中谷 祐介 大阪大学, 工学研究科, 助教 (20635164)
田中 耕司 大阪工業大学, 工学部, 教授 (50817385)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | データ同化 / 多項式カオス展開 / 分布型流出モデル / 流動水質モデル / 4次元変分法 / アンサンブルカルマンフィルタ / パラメータ推定 |
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| 研究成果の概要 |
湖沼，河川，沿岸における水環境解析において用いられる数値モデルには，モデルの再現性を大きく左右する境界条件やモデル内パラメータ（係数）があり，それらは大概，不確実性を多く含んでいる．このパラメータの修正は，これまでは使用者の経験に頼ることが多く，修正の自動化，高度化が求められている．本研究では，データ同化技術と多項式カオス展開によるパラメータ修正法を確立し，降雨出水時の河川流量，湖沼における水温分布，沿岸域の植物プランクトン濃度および貧酸素水塊の再現性を向上させる技術を開発した．
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| 自由記述の分野 |
環境水理学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
水環境や災害への社会の注目がますます高まる中で，数値モデルへの期待も大きいが，数値モデルは高度になればなるほど，計算に必要なデータの種類と量も多くなる．しかし，現地から得られる情報はそれほど急には増えない．この手の研究の多くはモデルの高度化や細緻化に力を注がれるが，本研究は，モデルが原始的でも高度化されていても必ず生じる，データ不足による不確実性を解消しようとする普遍的な取り組みであった．また，そのために，最先端のデータ同化手法を活用している．本研究は水環境解析における社会的意義を有し，当該研究分野における技術向上の面でも有効な検討であったと言える．
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