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J-GLOBAL ID:201902256484944431   整理番号:19A0885848

洪水リスク評価のための水文感度の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of Hydrological Sensitivity for Flood Risk Assessment
著者 (4件):
資料名:
巻:号:ページ: 51  発行年: 2018年 
JST資料番号: U7212A  ISSN: 2220-9964  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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統合水資源管理(IWRM)を最大化するためのインド政府のために,Brahmaputra川は,Brahmaputra川の年間の地域の洪水により,パイロット盆地研究(PBS)の基礎において重要な役割を果たした。2007年と2008年に,Brahmaputraサブベーズンの選択されたKulsi川は,厳しい洪水を経験した。本研究では,統合洪水リスク管理計画を改善するために,最近の歴史的洪水をシミュレートするために,降雨-流出-浸水(RRI)水文モデルを用いた。究極の目的は,DEM平滑化技術と結合した異なるデジタル標高モデル(DEM)資源を用いた水文シミュレーションの感度を評価することであり,特に河川流量と洪水浸水範囲の比較に焦点を合わせた。結果として,感度解析は,入力パラメータの中で,RRIモデルが,氾濫原に対するManningの粗さ係数値に非常に敏感であり,DEMの供給源,次に土壌深さに従うことを示した。そのパラメータを最適化した後に,シミュレーションした浸水範囲は,平滑化フィルタが出口でのシミュレーション放電よりも影響力があることを示した。最後に,較正されて検証されたRRIモデルシミュレーションは,観測された放電および中程度の撮像分光放射計(MODIS)で検出された洪水範囲と良く一致した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
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自然災害  ,  レーダ  ,  人工知能 
引用文献 (23件):
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