高潮との同時発生を考慮した波浪の長期的統計解析法の構築

季節による海域の気象条件が異なるため,高波の出現率を一定とすることは難しい.しかしながら,既往の波浪極値解析法の確率過程モデルには,平均出現数のみを母数とした単純ポアソン過程で扱われる.そこで,出現強度の概念を導入することにより,出現数の疎密の効果を考慮した確率過程モデルを提案し,出現率が一定の場合に比べ,平均周期の推定誤差が大きくなることを示した.潮位の極値解析に関して,潮位偏差と天文潮との和で表される全潮位に対しては,極値解析はなじまない.その理由の1つに,潮位偏差が非常に大きいにもかかわらず,天文潮位が小さく,全潮位が年最大潮位とならないために,年最大潮位の母分布が単一の分布と扱えなくなることが挙げられる.そこで,手元にある年最大潮位資料や年最大潮位偏差資料を効率よく利用する手法として,排他的に要因が付与された年最大値資料の極値解析法を構築した.すなわち,年最大潮位の出現時に,潮位偏差が年最大となったか,否かの2つの要因が付与された資料を対象とした解析法である.以上の解析手法を応用することにより,高波の極値解析に,高潮による潮位上昇の影響が検討できることを示した.

季節による海域の気象条件が異なるため,高波の出現率を一定とすることは難しい.しかしながら,既往の波浪極値解析法の確率過程モデルには,平均出現数のみを母数とした単純ポアソン過程で扱われる.そこで,出現強度の概念を導入することにより,出現数の疎密の効果を考慮した確率過程モデルを提案し,出現率が一定の場合に比べ,平均周期の推定誤差が大きくなることを示した.潮位の極値解析に関して,潮位偏差と天文潮との和で表される全潮位に対しては,極値解析はなじまない.その理由の1つに,潮位偏差が非常に大きいにもかかわらず,天文潮位が小さく,全潮位が年最大潮位とならないために,年最大潮位の母分布が単一の分布と扱えなくなることが挙げられる.そこで,手元にある年最大潮位資料や年最大潮位偏差資料を効率よく利用する手法として,排他的に要因が付与された年最大値資料の極値解析法を構築した.すなわち,年最大潮位の出現時に,潮位偏差が年最大となったか,否かの2つの要因が付与された資料を対象とした解析法である.以上の解析手法を応用することにより,高波の極値解析に,高潮による潮位上昇の影響が検討できることを示した.