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J-GLOBAL ID：202002292354413682   整理番号：20A2476576

洪水管理における種々の地形データの感度:大規模データスカルス地域上の浸水マッピングへの含意【JST・京大機械翻訳】

Sensitivity of various topographic data in flood management: Implications on inundation mapping over large data-scarce regions

著者 (13件)： Prakash Mohanty Mohit (Environmental Science and Engineering Department, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India) ,  Nithya S. (Indian Institute of Information Technology and Management-Kerela, Kazhakoottam, 695581, India) ,  Nair Akhilesh S. (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India) ,  Indu J. (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India) ,  Indu J. (Interdisciplinary Program in Climate Studies, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India) ,  Ghosh Subimal (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India) ,  Ghosh Subimal (Interdisciplinary Program in Climate Studies, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India) ,  Ghosh Subimal (Centre for Urban Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India) ,  Mohan Bhatt Chandra (Centre for Space Science and Technology Education in Asia and the Pacific (CSSTEAP), IIRS Campus, Dehradun 248001, India) ,  Srinivasa Rao Goru (Regional Remote Sensing Centre-East, National Remote Sensing Centre, Indian Space Research Organization (ISRO), Kolkata 700156, India) ,  Karmakar Subhankar (Environmental Science and Engineering Department, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India) ,  Karmakar Subhankar (Interdisciplinary Program in Climate Studies, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India) ,  Karmakar Subhankar (Centre for Urban Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 590  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： デジタル標高モデル(DEMs)の形での地形データは洪水管理において重要な役割を担っている。大きな地域に対するDEMsのアベイラビリティの増加にもかかわらず,洪水モデルの全体的複雑性を考慮しながら,浸水/洪水レベルでその性能を評価する必要がある。本研究は,インドのMahanadi川流域の激しい洪水傾向のある集水域の排出,降雨,および潮汐境界条件の存在において,様々な発生源(LiDAR,Cartosat,SRTM,ASTER)と格子解像度(再サンプリングバージョン)から9つの変異体のセットを考慮して,河川水路と陸上氾濫の両方で発生する不確実性を初めて同定した。大規模な地球統計学的解析は,地球DEMs,すなわちSRTMとASTERによる有意なバイアスの存在を明らかにし,一方,興味深いことに,LiDARとCarto DEMsは高度の等方性を示す。グローバルDEMsは,いくつかの浸水したスポットを捕えることができなかった。したがって,洪水氾濫の程度を,十分な程度の不可解性に合わせる。明らかに,沿岸の伸張に対する高いおよび非常に高い洪水深さ(>1.5m)の同定における不可能性は,大部分のグリッドにおいて大きな不確実性をもたらす。本解析は,全球DEMsにおける著しいノイズの存在を明らかにし,それは潮汐影響の存在における1-Dと2-D洪水モデルのカップリングの間の流体力学的相互作用を無効にする。正確なLiDARDEMs,再サンプリングおよび自由に利用可能なCarto DEMsの入手不能の下では,より高い選好を与えるならば,LiDARと同様に効率的であった。DEMの不確実性が複合水路と陸上洪水シミュレーションの間,氾濫レベルで実質的に増幅されるので,大規模データ-自動車と洪水-傾向地域に対するグローバルDEMsの co雑な使用に対して注意する。本研究では,大規模データ不足領域にわたる洪水氾濫マッピングのための適切なDEMを選択しながら,提案フレームワークを誘導ステップとして推薦する。Copyright 2020 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： 雑音 ,  シミュレーション ,  降雨 ,  *洪水 ,  不確実性 ,  地球 ,  流域 ,  潮汐 ,  アベイラビリティ ,  *浸水 ,  沿岸 ,  陸地 ,  数値地形モデル
準シソーラス用語： 洪水氾濫 ,  氾濫 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ディジタル標高モデル ,  洪水氾濫モデル ,  洪水リスク評価 ,  グローバルDEM ,  リサンプリング ,  不確実性

分類 (2件)： 洪水対策  (RC12040I) ,  河川調査・計画  (RC12020M)

タイトルに関連する用語 (8件)： 洪水 ,  地形 ,  感度 ,  大規模データ ,  地域 ,  浸水 ,  マッピング ,  含意