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。

构建了SIBUC-LETKF，将陆地表面工艺模型SIBUC与局部集合转换Kalman Filter（Letkf）相结合，这是数据同化算法之一。 SIBUC-LETKF使用尚未用于Land-DATA同化系统（LDA）的集合数据同化技术。因此，对于在LDA中进行适当的集合数据方法是必要的。需要研究的一件事是扰动强迫中扰动的大小，尚未考虑。扰动强迫是一种技术，其中渗透了输入天气强迫并输入不同的天气强迫到每个合奏成员，这对于在LDA中吸收合奏数据的适当操作非常有效。为了研究扰动强迫扰动大小的敏感性，我们使用SIBUC-LETKF使用OSSE进行了一个实验，以同化表面土壤水分含量，以改变输入沉淀的随机数。通过将平均正常随机数乘以降水来扰动降水。结果，当使用差异约为1的随机数时，可以很好地同化。这表明需要相对较大的扰动，并且在LDA中需要给出极端扰动的情况，而在LDA中通常需要吸收变量的阈值值。因此，我们研究了松弛与先前扰动（RTPP）的组合，发现扰动强迫的方差可以通过RTPP降低。

项目成果

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

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