カオス理論を応用した水文時系列予測に関する研究

应用混沌理论的水文时间序列预测研究

• 批准号: 08660292
• 负责人: 田中丸 治哉
• 金额: $ 0.7万
• 依托单位: Kobe University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08660292/
• 关键词: カオス理論; 決定論的予測; 時系列; Nearest-Neighber法; 実時間洪水予測

本研究は、水文時系列予測にカオス理論(一見不規則に見えるが明確な決定論に支配されている現象を扱う理論)を応用しようとしたものであり、とくに洪水流量の実時間予測への応用について検討した。1.決定論的な短期予測法 カオスでは、初期条件の微少な誤差が時間的に増大するという効果のために長期予測不可能性という性質を持つ。また、その時系列は決定論的な規則に支配されているから、その決定論的因果性を失うまでの近い将来ならば、その挙動を短期予測できるという性質も合わせ持っている。この性質を利用した予測法としては、n次元状態空間に時系列データを再構成して軌道を作ることで決定論的法則を推定する方法が一般的である。一方、ノンパラメトリック時系列予測の一つとしてNearest-Neighbor法が過去に提案されている。本研究では、この手法の考え方は、先に述べたカオスを応用した決定論的な短期予測法とほとんど同じであることを見い出した。同法は、最新の観測時系列ベクトルに類似した過去の時系列ベクトルをk個抽出した後、それらのjステップ先データの平均値をjステップ先の予測データとするというものである。2.実時間洪水予測への適用 ここでは、上述のNearest-Neighbor法を実時間洪水予測に適用して、その適応性を検討した。対象流域は、永源寺ダム流域(132km^2)と大迫ダム流域(115km^2)で、それぞれ27出水、35出水の毎時降水量・流量資料に基づいて、1〜3時間先流量を予測するものとした。その結果、きわめて簡単な考え方に基づく手法であるにもかかわらず、流出モデルにカルマンフィルターを導入した実時間洪水予測法と比較しても遜色のない良好な結果が得られることが分かった。ただし、過去の時系列ベクトルを参照するというこの手法の原理から、過去に経験していない大出水には対応できないという実用上の問題点も残されている。

This paper discusses the application of the theory of hydrological time series prediction (i.e., the theory of deterministic phenomena) to the prediction of flood discharge time. 1. The deterministic short-term prediction method is based on the impossibility and nature of long-term prediction due to the small error in initial conditions and the increase in time. The time series is governed by deterministic rules, and the deterministic causality is lost in the near future, and the short term prediction is lost in the near future. The properties of the system are estimated by the deterministic method. A method of Nearest Neighbor for predicting the time series is proposed. This study is based on the empirical method of short-term prediction. In the same way, the latest measurement time series is similar to the past time series, and the average of the previous measurement time series is similar to the previous measurement time series. 2. Application of the Nearest Neighbor Method to Time Flood Prediction The target basins include Yongyuansi River Basin (132km^2) and Dapu River Basin (115km^2). There are 27 outfalls and 35 outfalls, and hourly precipitation and flow data are included in the baseline and 1 - 3 time advance flow prediction. The results, the simple and simple test methods, the real-time flood prediction method, and the relatively inferior and good results are achieved. In the past, the time series was referenced, and the principle of the method was changed. In the past, the problem was solved.