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論文・著書情報


タイトル
和文:全球河川モデルへのデータ同化手法の適用 -アマゾン川流域を対象にした仮想実験 
英文:Application of Data Assimilation for a Global River Model: a Virtual Experiment at the Amazon Basin 
著者
和文: 池嶋大樹, 山崎大, 鼎信次郎.  
英文: Daiki Ikeshima, Dai Yamazaki, Shinjiro Kanae.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文:土木学会論文集B1(水工学) 
英文:Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering) 
巻, 号, ページ 73巻(2017)    4    I175-I180
出版年月 2017年2月28日 
出版者
和文:公益社団法人 土木学会 
英文: 
会議名称
和文:第61回水工学講演会 
英文: 
開催地
和文:福岡市 
英文: 
公式リンク https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejhe/73/4/73_I_175/_article/-char/ja
 
DOI https://doi.org/10.2208/jscejhe.73.I_175
アブストラクト  本研究ではSWOT衛星の擬似観測を全球河川モデルCaMa-FloodにLETKFでデータ同化する仮想実験を,アマゾン川流域全体を対象に行なった.水面標高の疑似観測を同化することで,陸面流出量に誤差を含んだシミュレーションに関しても地表水動態の再現精度を向上できた.比較的小さな大陸河川を対象とした既往研究とは異なり大河川の流域全体が対象のデータ同化では,上流の補正効果が下流へ伝搬するため,上流からの流入量が大きな地点では擬似観測が無い時でも河川流量の再現精度が大幅に向上した.局所的な陸面流出量に対し,上流からの河川流量が大きい地点では局所的な観測で補正できず,上流からの補正効果の伝搬で補正が達成された.このように,データ同化は大流域河川においても地表水動態の時空間変動推定の高度化に有効であると示された
受賞情報 平成29年度(第20回)水工学論文賞

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