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J-GLOBAL ID：201802220869331547   整理番号：18A1799794

Bayes法を用いた下流河川合流の実時間洪水予測【JST・京大機械翻訳】

Real-time flood forecasting downstream river confluences using a Bayesian approach

著者 (4件)： Barbetta Silvia (National Research Council, IRPI, Via Madonna Alta 126, Perugia, Italy) ,  Coccia Gabriele (RED - Risk Engineering+Design, Pavia, Italy) ,  Moramarco Tommaso (National Research Council, IRPI, Via Madonna Alta 126, Perugia, Italy) ,  Todini Ezio (Italian Hydrological Society, Bologna, Italy)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 565  ページ： 516-523  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  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： 河川セクションにおける正確な予測段階は,リアルタイムで運転する洪水予測と警報システム(FFWSS)を適切に扱うために非常に重要である。予測値は,観測されたセクションがチャネルに沿って操作されるときに実行されるために,洪水波経路選定モデルによって提供されることができる。文献において異なるモデルが提案されており,予測は側方流入の寄与を無視するか含めることによりアプローチできる。後者の中で,最近STAFOM-RCM(ステージ予測モデル化曲線モデル)が,到達に沿って一様に分布した横方向の寄与を仮定して提案されている。したがって,モデル適用は,下流の河川合流に位置する水力測定セクションにおける将来の段階予測に適していない。この問題を克服するために,Bayes法により支流上の観測点で推定された確率的予測と,ここで記録されたステージと主要チャネルに沿って位置する下流サイトでの確率的関係を利用する方法論を提案した。イタリア中央部のPaglia川流域を事例研究として選択した。結果は,この手順が下流の重要な合流点に位置する河川セクションにおいてさえリアルタイムの水力リスク管理に取り組むのに有用であり,観測されたサイトが支流に沿って作用していることを示した。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： *洪水予報 ,  *合流 ,  事例研究 ,  チャネル ,  *河川 ,  流域 ,  警報システム ,  *予測 ,  リスク管理 ,  イタリア共和国 ,  不確実性 ,  経路選定 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測値 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 洪水予測 ,  河川合流 ,  リアルタイム ,  横方向流入 ,  予測不確実性

分類 (3件)： 河川調査・計画  (RC12020M) ,  水文学一般  (DC07010R) ,  湖沼学,河川学  (DC07050J)

タイトルに関連する用語 (6件)： Bayes法 ,  下流 ,  河川 ,  合流 ,  実時間 ,  洪水予測