Advancing global river hydrodynamic simulations using satellite surface water observations

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本年度は、衛星観測などを用いて全球河川モデルのシミュレーション性能を包括的に評価する「全球河川モデルのベンチマーク枠組み」の開発に集中的に取り組んだ。現地観測の河川流量、衛星高度計による河川水位、可視光衛星観測による浸水面積のデータを収集し、モデル出力と比較可能なようにデータ形式変換や品質管理を行なった上で、全球河川モデルの出力結果を比較してシミュレーションスコアを自動的に算出する仕組みを開発した。また、複数地点の精度指標を統合する手法も開発し、河川モデルがリファレンスシミュレーションと比較して改善したかを判断するモデルベンチマークが可能になった。この仕組みを用いて、どの入力流出量データがもっとも精度が高いかを客観的に判断できるようになったほか、流下スキームやパラメータを変更した際に、それがモデル性能の改善に寄与したかを広域で包括的にベンチマークできるようになった。また、衛星高度計の実際の観測データを全球河川モデルにデータ同化する手法を開発した。全球河川モデルには依然として水位にバイアスが存在するが、モデル水位と観測水位の両方を正規化することによって、データ同化によって河川流量の推定精度が向上することを確かめた。ただし、データ同化がうまくいく条件として、モデル計算流量の平均値や振幅にバイアスがないことが条件となっており、河川モデル自体のさらなる改善は必要である。この結果はHydrology and Earth System Science誌に発表した。この他、次世代衛星高度計SWOTの日本チームが集まって2022年7月に福岡でワークショップを行い、衛星高度計を用いた河川モデルパラメータ推定・データ同化・河川沿岸海洋モデルの結合といった先端的な研究の可能性について議論を行なった。