学会誌「EICA」

[研究発表] 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

内容

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。

巻

29巻2/3号2024年

Page

127

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

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

著者表記

Author attribution

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<br> 2)(株)日水コン コンサルティング本部環境・資源部<br> 3)岐阜大学 工学部 社会基盤工学科

Office name

著者所属名

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

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。

Abstract