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J-GLOBAL ID：201802219371973941   整理番号：18A1945456

ENKFに基づく水文データ同化フレームワークにおける土壌水分分析関係の結合による河川流量シミュレーションの改善【JST・京大機械翻訳】

Improved streamflow simulations by coupling soil moisture analytical relationship in EnKF based hydrological data assimilation framework

著者 (2件)： Patil Amol (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, Mumbai, India) ,  Ramsankaran RAAJ (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, Mumbai, India)
資料名： Advances in Water Resources  (Advances in Water Resources)
巻： 121  ページ： 173-188  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0816B  ISSN： 0309-1708  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,河川流シミュレーションを改善するために,結合土壌水分分析関係(SMAR)とEnsemble Kalmanフィルタ(EnKF)に基づく表面土壌水分データ同化の可能性を調べた。この目的のために,インドのKrishna川流域にある2つの異なるサブ流域における土壌および水評価ツール(SWAT)水文モデルを用いて,合成および実際のデータ同化実験を実施した。ここでは,土壌水分と海洋塩分(SMOS)と高度散乱計(ASCAT)からの衛星ベース表面土壌水分推定を同化に用いた。合成実験の結果は,プロファイル土壌水分を更新するためのEnKFと結合した物理的に基づくSMARスキームの使用が,EnKFのみを用いた共分散ベースの更新における表面流,地下水流および結果としての河川流を改善するより良い能力を有することを示した。同様に,実際のデータ同化実験も,SMAR-EnKF同化戦略が,河川流をシミュレートするためのEnKFだけの更新より良い性能を発揮することを示した。しかし,合成と実データ実験の両方において,改良は中程度である。河川流シミュレーションの改善におけるこの制限された成功は,ここで採用された更新スキームを通しての土壌水分のみの更新が,その後のシミュレーション日に対するモデル強制における誤差の影響を低減するのに十分ではないことを示す。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 共分散 ,  インド ,  水文モデル ,  地下水流 ,  フィルタ ,  塩分 ,  *シミュレーション ,  流域 ,  *河川流 ,  *土壌水 ,  海洋 ,  *データ同化 ,  *河川
準シソーラス用語： *EnKF ,  *河川流量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： データ同化 ,  ENKF ,  ASCAT ,  SMOS ,  SMAR ,  土壌水分 ,  河川流量 ,  SWAT

分類 (5件)： 流出解析  (DC07030N) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  海洋物理学一般  (DC06010K) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (8件)： EnKF ,  水文データ ,  同化 ,  フレームワーク ,  土壌水分 ,  分析 ,  河川流量 ,  シミュレーション