内容 |
研究発表 |
巻 |
29巻2/3号2024年
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Page |
127
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題名 |
アンサンブルデータ同化を用いた原水濁度の予測精度向上に関する研究
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Title |
Exploring to Improve the Accuracy of Real-Time Turbid River Water Forecasting Using Ensemble Data Assimilation |
著者 |
川口智也1),村田道拓2),濱谷義晃2),篠田成郎3) |
Authors |
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著者表記 |
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著者表記(英) |
Tomoya Kawaguchi, Michihiro Murata, Yoshiteru Hamatani and Seirou Shinoda |
著者勤務先名 |
1)(株)日水コン 中央研究所 2)(株)日水コン コンサルティング本部環境・資源部 3)岐阜大学 工学部 社会基盤工学科 |
Office name |
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著者所属名 |
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キーワード |
原水濁度,アンサンブルカルマンフィルタ,アンサンブルアップデート,摂動観測法,平方根フィルタ |
Key Words |
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概要 |
著者らは,アンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)による原水濁度の実時間予測の研究を進めている。ただし,解析誤差共分散行列を求める手法は観測データに摂動を与える摂動観測法(PO法)を用いており予測性能に課題が残されている。本研究では,PO法に加えて現在の主流である平方根フィルタ(SRF法)を導入しケーススタディーを実施した。降雨完全予測条件下にて,2つの手法の予測性能を評価した結果,SRF法が優位であることを確認した。また,降水短時間予報を用いた予測降雨条件下にて,SRF法による濁度の予測性能は良好であることを明らかにした。
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Abstract |
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