Study on estimation accuracy of return level of hydrological values by applying Metastatistical Extreme Value Distribution and its

应用元统计极值分布估算水文值回归水平的精度研究

基本信息

批准号：
21K05831
负责人：
近森秀高
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Okayama University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

令和４年度は，当初，メタ統計的極値分布適応のために，年最大日雨量ではなく日雨量全てを利用した地域分類に基づき，地域頻度解析の枠組みで極値統計解析を行う予定であった。しかし，日雨量データに基づく地域分類は，年最大値を用いた地域分類に比べて，地域間の違いが捉えにくい結果となった。そこで，令和４年度の研究では，統計モデルを用いた降雨の時空間パターンの模擬生成に着目し，降雨場の相関構造の異方性や移流といった複雑な要素をもつ統計モデル（Papalexiou et al., 2021）を用いて降雨場のシミュレーションを行い，線状降水帯の再現性を評価した。この検討では，対象地域として広島県西部を選定し，解析対象資料には，レーダー・アメダス解析雨量の2014年8月19日12時～20日12時における1時間雨量を選定した。当時のレーダー・アメダス解析雨量は 1km メッシュで公開されているが，本研究では，計算時間を短縮するために，5kmメッシュにアップスケーリングしたデータを用いた。周辺分布には一般化ガンマ分布，降雨場のシミュレーションにはGneitingによる時空間共分散関数を用いた。その結果，構築したモデルは観測値の相関構造をよく表現しており，模擬発生させた降雨場からは線状降水帯が抽出された。模擬降雨場の線状降水帯における強雨域の面積は観測値をよく再現できていたが，短時間に集中する豪雨の再現性はやや不十分であり，非定常の共分散関数を用いる必要が示唆された。今後の方針として，モデルの推定方法の改良解析事例を増やすことにより，構築した時空間統計モデルのパラメータを吟味することが必要である。

在2020财年，为了适应元统计极值分布，我们计划在区域频率分析的框架下，基于区域分类，使用所有日降雨量而不是年度最大日降雨量进行极值统计分析。然而，与使用年最大值的区域分类相比，基于日降雨量数据的区域分类更不能捕捉区域之间的差异。因此，在 2020 财年的研究中，我们重点使用统计模型（2021）生成降雨时空模式的模拟，以模拟降雨场并评估线性降水带的再现性。本研究选取广岛县西部地区为目标区域，通过雷达和AMeDAS对2014年8月19日中午12:00至2014年8月20日中午12:00的一小时降雨量进行分析，被选为要分析的数据。当时的雷达-AMeDAS分析降雨量是以1公里网格发布的，但在本研究中，为了缩短计算时间，使用了放大到5公里网格的数据。边缘分布采用广义伽玛分布，降雨场模拟采用Gneiting的时空协方差函数。结果，构建的模型很好地表达了观测值的相关结构，并从模拟降雨场中提取了线性降水带。虽然模拟雨场线性降水带内的暴雨区面积能够很好地再现观测值，但对短时间集中暴雨的再现性有些不足，需要使用建议采用非平稳协方差函数。作为未来的政策，有必要通过增加改进分析模型估计方法的案例数来检验已构建的时空统计模型的参数。