| 研究課題/領域番号 |
20H02251
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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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| 研究分担者 |
木田 新一郎 九州大学, 応用力学研究所, 准教授 (50543229)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | グローバル水文学 / 全球河川モデル / 衛星観測 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、衛星高度計を用いて河川モデルの精度検証をシステマティックに実施するためのデータ品質管理のプロセスを定め、観測データのフィルタリングが完了した。衛星高度計による河川水位の観測データには、河川が観測フットプリントの中心にない場合、河川以外の水体が観測フットプリント内に存在する場合などに、適切に河川の水面標高を捉えられていないケースが多数存在。またモデル検証に用いる際には、計算解像度の影響でモデル格子内で河川水面勾配が大きな場合も、衛星高度計との水位比較が難しいことがわかった。そこで、衛星高度計の観測点を高解像度水文地形データMERIT Hydro上に配置して、観測点の上下流を含めて水文地形データにおける標高と比較することで、モデル検証に不適合な水位観測データを自動的に除外した。また、モデル格子点内の河川水面勾配も考慮して、検証に不向きな衛星高度計データを除外した。これにより、観測データの誤差によって河川モデルの精度が不適切に評価されるのを防げるようになった。
また、衛星観測による浸水域を河川モデルの精度検証に用いるためのデータ品質管理も取り組んだ。ここでは、モデル計算と衛星観測データでは異なる水面を表現していることが問題となった。例えば、モデルは湿地などの植生下の水面を表現しているが光学衛星では植生キャノピーを透過した観測はできない、衛星は丘の上にある湖沼なども捉えているがモデルでは計算格子内の谷部にある水面しか表現していない、といった差異が存在するため、衛星データとモデル計算値をそのまま比較することは適切でない。そこで、森林データや比高データをマスクとして用いることで、両者が共通で表現する水面でのみ浸水域を比較するアルゴリズムを開発した。このマスク手法を用いたモデル浸水域の評価については学術論文にまとめWater Resources Research誌に発表した。
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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
衛星観測データを全球河川モデルの検証に用いるのに必要なデータ品質管理について、衛星高度計による水位データと光学衛星による浸水域データの両方でアルゴリズム開発が完了した。これらの品質管理したデータを用いて、全球河川モデルのシミュレーション精度ベンチマークシステムや、河川水動態モデルへの実衛星データ同化の枠組みの開発が進みつつあり、研究計画は順調に進捗していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
2020度の研究では、衛星高度計による水位観測データと光学衛星による浸水域データの品質管理を行い、モデルシミュレーション結果と衛星観測データを直接比較する準備が整った。2021年度はこれらの品質管理済み観測データを用いて、全球河川水動態モデルの精度を検証する枠組みを開発し、流域・気候帯・河川サイズといった様々な要因を考慮しながらモデル性能を包括的に評価する「全球河川水動態モデルのベンチマーク枠組み」を開発する。また、衛星観測データの品質管理により水位の誤差を適切に計算できるようになったことから、これまでは衛星高度計の仮想観測データを用いて枠組み開発を進めてきた「全球河川水動態データ同化システム」を実際の観測データで駆動するための手法開発も進める。
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