Systematization of the use of latest data assimilation technology in water environment simulation(Fostering Joint International Research)

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16KK0128
• Research Category: Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Hydraulic engineering
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: Irie Masayasu 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (00379116)
• Project Period (FY): 2017 – 2019
• Keywords: データ同化 / 4次元変分法 / アンサンブルカルマンフィルタ / 大阪湾 / 水質モデル / 貧酸素水塊 / 植物プランクトン / 沿岸域

Outline of Final Research Achievements

This study adopted two different data assimilation methods: the four-dimensional variational method and the ensemble Kalman filter method, and assimilated vertical profiles of chlorophyll and dissolved oxygen in Osaka Bay. We developed the techniques that can simulate the state variables better and estimate model parameters in a biogeochemical model connected to a three-dimensional ocean model simultaneously. In addition, case studies were conducted to devise how to select parameters to be estimated.

Free Research Field

環境水理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

水環境シミュレーションに用いる水質モデルは年々，複雑なモデルに発展する一方で，現地観測データや室内実験からだけでは，そのモデルに必要な情報を得られない状況が続いている．本研究は海洋学や気象学で先行するデータ同化技術を沿岸の水環境解析に活用する方法について体系化を図った．特に,2種類の同化法を用いて，それぞれの個性を見極めながら，活用法を検討した点が新しい．また，本研究で用いた現地観測データは比較的維持管理費が低廉なセンサーで観測できる項目であり，開発した技術は，現地データとシミュレーションにより，沿岸域の環境モニタリングを効率的に実施することを可能にする技術であると言える．