| 研究実績の概要 |
【令和3年度】
確率雨量推定のためのメタ統計的極値分布（以下，MEV分布）の適用に，対象地域を降雨特性が類似した複数の地域に分割し，各々の降雨特性に応じた確率分布の推定を目的として，年最大値を対象として様々な地域分類の方法を検討し，全ての日雨量または時間雨量を対象とするMEV分布の適応におけるデータ整理（例えば地域分類のための雨量観測点のグループ化）の手法について知見を得た。これにより，日雨量または時間雨量の連続データを対象として分類した各地域に，MEV分布を適応するための知見が得られた。
【令和４年度】
統計モデルを用いた降雨の時空間パターンの模擬生成に着目し，降雨場の相関構造の異方性や移流といった複雑な要素をもつ統計モデル（Papalexiou et al., 2021）を用いて降雨場のシミュレーションを行い，線状降水帯の再現性を評価した。その結果，構築したモデルは観測値の相関構造をよく表現しており，模擬発生させた降雨場からは線状降水帯が抽出された。模擬降雨場の線状降水帯における強雨域面積は観測値をよく再現したが，短時間に集中する豪雨の再現性はやや不十分であり，非定常の共分散関数導入の必要性が示唆された。
【令和5年度】
MEV分布では，各年の日雨量時系列が持つ自己相関はあまり考慮されなかった。ここでは，検討対象の日雨量時系列が持つ自己相関を考慮し，これがMEV分布に及ぼす影響について検討した。2015年にE. Volpiらは，閾値超過時系列を用いて自己相関を持つ時系列から確率年を推定する方法を提案している。この手法を用い，自己相関が確率年・確率雨量の推定に及ぼす影響の評価を試みたが，自己相関を持つ観測雨量時系列へのワイブル分布の適応に問題があり，この問題が解決できなかったため成果を得るには至らなかった。
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