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J-GLOBAL ID：202002227176298617   整理番号：20A2156046

れき床山地河川における多次元流モデリングを支援するためのトポバチメトリックLiDARの性能評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating the performance of topobathymetric LiDAR to support multi-dimensional flow modelling in a gravel-bed mountain stream

著者 (9件)： Tonina Daniele (Center for Ecohydraulics Research, University of Idaho, Boise, ID, 83702, USA) ,  McKean James A. (Rocky Mountain Research Station, Aquatic Laboratory, Boise, ID, 83702, USA) ,  Benjankar Rohan M. (Southern Illinois University Edwardsville, Edwardsville, IL, 62026, USA) ,  Yager Elowyn (Center for Ecohydraulics Research, University of Idaho, Boise, ID, 83702, USA) ,  Carmichael Richard A. (Biomark - Applied Biological Services, Boise, ID, 83702, USA) ,  Chen Qiuwen (Center for Eco-Environmental Research, Nanjing Hydraulics Research Institute, Nanjing, China) ,  Carpenter Aston (Center for Ecohydraulics Research, University of Idaho, Boise, ID, 83702, USA) ,  Kelsey Leah G. (Center for Ecohydraulics Research, University of Idaho, Boise, ID, 83702, USA) ,  Edmondson Michael R. (Governor’s Office of Species Conservation, Boise, ID, 83702, USA)
資料名： Earth Surface Processes and Landforms  (Earth Surface Processes and Landforms)
巻： 45  号： 12  ページ： 2850-2868  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0153A  ISSN： 0197-9337  CODEN： ESPLDB  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)

抄録/ポイント： 河川生物物理プロセスは,生息場所適合性,河川運搬能力,およびベッド移動度のようなパラメータから流れ水理を定量化する多次元数値モデリングを用いて一般的に研究されている。これらの解析は,特に小河川あるいはナビゲーションが困難で,数十キロメートルのチャネルにわたる正確な高解像度河川流線から利益を得る。従来の地上ベースの調査方法は,調査時間,高密度植生および河川アクセスによって制限され,通常,短い範囲のために実行可能であった。逆に,LiDAR導出ディジタル標高モデル(DEMs)の誤差が,流れモデルを通して伝播するかもしれないので,航空機搭載のトップバサイメートルLiDAR調査は,これらの限界を克服する可能性があるが,限られた研究は限られている。本研究は,2つの砂利層(長さ約200m),1つの形態学的に複雑,1つの形態学的に単純,およびセグメントスケール(32km長の河川セグメント)における多次元流モデリングと生態水理学計算のサポートにおけるLiDAR由来トポバサイメトリーの性能を,米国,中央Idahoの15m幅河川に沿って研究した。著者らは,RTK-GPS地上と実験先進大気研究LiDAR-B(EAARL-B)調査と水深,速度,剪断応力,生息場所適合性,および,LiDARと地上調査DEMsによって支持された二次元(2D)水理モデルでモデル化した層移動度から発生した,metreとサブメートル分解能DEMsを比較したものである。”その方法”と,実験先進大気研究LiDAR-B(EAARL-B)調査と,水深,速度,剪断応力,生息場所適合性,および床移動性をモデル化した。LiDARと地上調査トップバチミンによって支持された深さと速度の間の残差統計,バイアス(B)と標準偏差(SD)は,深さと-0.09(B)で-0.04(B)と0.09m(SD)であり,速度に対して-0.09(B)と0.20ms-1(SD)であった。精度(B=0.05m),精度(SD=0.09m),およびLiDARトップバサイメーター調査のポイント密度(1ポイントm-2)は,これらの統計が,水表面標高に対してB=0mおよびSD=0.04m,および調査における速度に対してB=0.05ms-1およびSD=0.22ms-1のモデルキャリブレーションのそれらに匹敵しているので,2D流体力学モデリングおよび微分河川生息場所およびプロセス解析をサポートするのに十分であった。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 移動度 ,  標準偏差 ,  残差 ,  *河川 ,  微分 ,  水深 ,  プロセス解析 ,  河川流 ,  二次元 ,  剪断応力 ,  生息場所 ,  *高次元 ,  小河川 ,  高分解能 ,  数値地形モデル

著者キーワード (5件)： トポバチメトリックLiDAR ,  河川水理モデリング ,  水生生息地 ,  河川形態の複雑さ ,  エコ油圧

分類 (2件)： 河川調査・計画  (RC12020M) ,  地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (8件)： れき ,  床 ,  山地河川 ,  多次元 ,  モデリング ,  支援 ,  LIDAR ,  性能評価