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J-GLOBAL ID：201802284334119355   整理番号：18A0989892

解析雨量を用いたモンテカルロシミュレーションによる高解像度豪雨イベントの発生

SYNTHETIC GENERATION OF SPATIALLY HIGH RESOLUTION EXTREME RAINFALL USING MONTE CARLO SIMULATION WITH AMeDAS ANALYZED RAINFALL DATA

著者 (6件)： 渡辺春樹 (東京工業大学 環境・社会理工学院) ,  井芹慶彦 (東京工業大学 環境・社会理工学院) ,  佐々木織江 (東京工業大学 環境・社会理工学院) ,  武川晋也 (東京工業大学 環境・社会理工学院) ,  吉川沙耶花 (東京工業大学 環境・社会理工学院) ,  鼎信次郎 (東京工業大学 環境・社会理工学院)
資料名： 土木学会論文集 B1(水工学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering) (Web))
巻： 73  号： 4  ページ： I_373-I_378(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0103B  ISSN： 2185-467X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 洪水防御計画の基となる過去の降雨観測データは地点数及び観測期間という面において必ずしも十分ではなく,既存の降雨データをどのように活用するかは未だ重要な課題の一つである.そこで本研究では,時空間高解像度であるレーダーアメダス解析雨量とモンテカルロシミュレーションにより,過去の限られた観測降雨から,観測データには含まれないような数千年分もの豪雨イベント発生を試みた.本稿では,関東地域において作成した豪雨イベントデータを用い,平成27年9月関東・東北豪雨の再現期間を計算し,他の研究結果との比較を行った.さらに,時空間スケールや入力データの年数を変化させ,結果を比較することにより,作成したデータセットにどのような特色が見られるかを調べた.(著者抄録)

シソーラス用語： *豪雨 ,  *降雨量 ,  シミュレーション ,  測定データ ,  *洪水防御 ,  河川
準シソーラス用語： *アメダス観測データ ,  *モンテカルロシミュレーション ,  雨量 ,  *解析雨量 ,  鬼怒川

著者キーワード (4件)： Extreme rainfall ,  AMeDAS analyzed rainfall ,  DAD analysis ,  Monte Carlo simulation

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

引用文献 (13件)：

• 1) 国土交通省:国土交通省河川砂防技術基準計画編,2014.
• 2) Uboldi, F., Suilis, A. N., Lussana, C., Cislaghi, M. and Russo, M. : A spatial bootstrap technique for parameter estimation of rainfall annual maxima distri-bution, Hydrol. Earth Syst. Sci., Vol. 18, pp. 981-995, 2014.
• 3) 藤部文昭,松本淳,小林健二:区内観測による日降水データのディジタル化と気候研究への利用における問題点,天気,Vol. 55,No. 4,p. 283-287,2008.
• 4) Mendoza-Resendiz, A., Arganis-Juarez, M., Dominguez-Mora, R. and Echavarria, B. : Method for generating spatial and temporal synthetic hourly rainfall in the Valley of Mexico, Atmos. Res., No. 132-133, pp. 411-422, 2013
• 5) 国土交通省水管理・国土保全局:浸水想定(洪水,内水)の作成等のための想定最大外力の設定手法,2015.

タイトルに関連する用語 (5件)： 解析雨量 ,  モンテカルロシミュレーション ,  高解像度 ,  豪雨 ,  イベント