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J-GLOBAL ID：201802259058246269   整理番号：18A0800484

洪水予測のためのデータ同化における観測インパクト,領域長およびパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Observation impact, domain length and parameter estimation in data assimilation for flood forecasting

著者 (7件)： Cooper E.S. (Department of Meteorology, University of Reading, United Kingdom) ,  Dance S.L. (Department of Meteorology, University of Reading, United Kingdom) ,  Dance S.L. (Department of Mathematics and Statistics, University of Reading, United Kingdom) ,  Garcia-Pintado J. (MARUM Center for Marine Environmental Sciences and Department of Geosciences, University of Bremen, Germany) ,  Nichols N.K. (Department of Meteorology, University of Reading, United Kingdom) ,  Nichols N.K. (Department of Mathematics and Statistics, University of Reading, United Kingdom) ,  Smith P.J. (Department of Mathematics and Statistics, University of Reading, United Kingdom)
資料名： Environmental Modelling & Software  (Environmental Modelling & Software)
巻： 104  ページ： 199-214  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1588A  ISSN： 1364-8152  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確な浸水予測は河川水の挙動に関する重要な情報を提供する。アンサンブル変換Kalmanフィルタによるデータ同化を用いて,水レベルの合成観測と数値流体力学モデルからの予測を組み合わせた。修正水位によるモデルの再初期化が初期化衝撃を引き起こし,簡単な新しい解を示すことを示した。他のものと一致して,同化は観測時間で正確に水位を正確に補正できるが,補正された予測は開ループ予測に急速に緩和することを見出した。著者らの新しい研究は,開ループの場合に緩和する予測に要する時間がドメイン長に依存することを示している。観測の影響はより長い領域でより長い。チャネル摩擦パラメータと水位を同時に補正することにより,予測が大幅に改善されることを実証した。また,チャネル摩擦パラメータの値を更新することにより,流入におけるバイアスを補償できることを示した。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： 開ループ系 ,  河川水 ,  浸水 ,  チャネル ,  河川 ,  衝撃 ,  *洪水 ,  *パラメータ推定 ,  *データ同化 ,  *予測 ,  水位 ,  モデル ,  *洪水予報
準シソーラス用語： 計算流体力学モデル ,  ETKF , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データ同化 ,  浸水予測 ,  河川洪水 ,  観測の影響 ,  結合状態パラメータ推定 ,  アンサンブルKalmanフィルタ

分類 (5件)： 流出解析  (DC07030N) ,  沿岸海洋物理学  (DC06060N) ,  研究開発  (SA01040R) ,  水文学一般  (DC07010R) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 洪水予測 ,  データ同化 ,  観測 ,  インパクト ,  パラメータ推定