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J-GLOBAL ID:201902286418309657   整理番号:19A1834441

セルラオートマトン高速洪水評価(CA-FFE)モデル【JST・京大機械翻訳】

A Cellular Automata Fast Flood Evaluation (CA-ffe) Model
著者 (7件):
資料名:
巻: 55  号:ページ: 4936-4953  発行年: 2019年 
JST資料番号: B0706A  ISSN: 0043-1397  CODEN: WRERAQ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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二次元流体力学的洪水モデルのシミュレーション速度は,流域が大きい場合に限定因子であり,かなりの数のシミュレーションが必要である(例えば,探索モデリング,モンテカルロ洪水シミュレーション,あるいは確率的洪水マップの予測),あるいはリアルタイム洪水緊急管理の必要性がある。地形低下と水収支方程式にのみ依存する急速洪水モデル(RFMs)を成功裏に実施し,数分から数分以内に最大都市洪水浸水深さを予測した。しかし,RFMsの前処理段階(減圧とそれらの属性の同定)と後処理段階(洪水水の可能な流れ経路のマーキング)は時間がかかる。本研究では,セルラオートマトン(CA)アプローチに基づく新しい高速洪水浸水モデルを開発した。新しいモデルは,RFMsの前処理と後処理ステップを必要とせず,したがって,より多くのシミュレーション速度を提供することができる。著者らの新しいモデルの性能を,5つの異なる都市サブ流域で実施された20のシミュレーション実験における2つのよく知られた流体力学的洪水モデル(HEC-RASとTUFLOW)と比較した。CA-ffeは,単一降雨事象シミュレーションに対して,数秒から数分の物質において妥当な精度で最大浸水深さを予測した。CA-ffeモデルは,低位沈降を有する領域で例外的に良く機能した。しかし,氾濫水がより高い運動量と速度を持つ地域では,モデルは通常,HEC-RASまたはTUFLOWによって計算された浸水深さを推定することができなかった。CA-ffeの重要な欠点は,フラッディングと流速の時間発展を表すことができないことである。それにもかかわらず,その流体力学的対応物と比較して,時間の一部における空間的洪水範囲と深さを提供する能力は,水システム計画,モデルベース予測制御,およびリアルタイム洪水管理のための探索的アプローチに向けての重要な進歩である。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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水文学一般 
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