水文観測データ同化を組み合わせた陸域水循環モデルによる流出発生過程の解明

陆地水循环模型结合水文观测资料同化阐明径流生成过程

• 批准号: 22KJ0457
• 负责人: 塩尻 大也
• 金额: $ 2.33万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0457/
• 关键词: データ同化; 陸面過程モデル; Perturbed forcing; 土壌水分; スパースセンサ位置最適化; 雨量計

陸面過程モデルSiBUCと、データ同化のアルゴリズムの１つである局所アンサンブル変換カルマンフィルタ (Local Ensemble Transform Kalman Filter; LETKF) を結合した、SiBUC-LETKFを構築した。一般に陸面データ同化システム(Land Data Assimilation System; LDAS) において、あまり用いられてこなかったアンサンブルデータ同化手法をSiBUC-LETKFでは用いている。そのためLDASにおける適切なアンサンブルデータ手法について、基礎的な調査が必要となる。調査が必要な事項として、これまで検討されてこなかったPerturbed Forcingでの摂動の大きさが挙げられる。Perturbed Forcingとは、入力気象強制力に摂動を加え、各アンサンブルメンバーにそれぞれ異なる気象強制力を入力する手法であり、LDASでのアンサンブルデータ同化の適切な動作に非常に有効である。Perturbed Forcingの摂動の大きさの感度を調査するため、SiBUC-LETKFを用いたOSSEによる表層土壌水分量同化実験を行い、入力降水量に与える乱数の分散を変化させた。降水量には平均１の正規乱数をかけ合わせることで摂動を与える。その結果、分散が1程度の乱数を使用する場合によく同化できるという結果が得られた。これは比較的大きな摂動が必要であることを示唆し、同化する変数に多くの場合閾値が存在するLDASにおいて、極端な摂動を与える必要がある状況は望ましくない。そのためRelaxation To Prior Perturbation (RTPP) の併用を検討し、結果Perturbed Forcingの分散をRTPPによって小さくできる可能性があることを見出した。

Land surface processes SiBUC, SiBUC The Land Data Assimilation System (LDAS) is generally used in SiBUC-LETKF. It is necessary to investigate the basic information in the appropriate ways. Investigations are not necessary, but the major events of "Perturbed Force" are still being discussed. Perturbed Forcing, Input Image Stress, Motion, and Different Image Stress, Motion, and LDAS Investigation of Perturbed Forcing Sensitivity to OSSE, SiBUC-LETKF, Surface Soil and Water Component Assimilation, Precipitation and Dispersion Rainfall is average and regular. The result is that the number of scattered results is 1. When the result is used, the result is obtained. There are many occasions when the threshold value of LDAS exists, such as when it is necessary to compare large and small movements, when it is necessary to compare large and small movements, when it is necessary to compare large and small movements, when it is necessary to compare large and small movements, and when it is necessary to compare large and small movements. The possibility of using Perturbed Forcing (RTPP) in combination with Relaxation To Prior Perturbation (RTPP) is discussed.

项目成果

スパースセンサ位置最適化手法を活用した効率的な雨量計位置決定

使用稀疏传感器位置优化方法有效确定雨量计位置

• 发表时间: 2022
• 作者: 塩尻大也;齋藤匠;欧陽懋;小槻峻司
• 通讯作者: 小槻峻司

衛星ビッグデータとデータサイエンスによる災害予測研究

利用卫星大数据和数据科学进行灾害预测研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 塩尻大也;小槻峻司
• 通讯作者: 小槻峻司