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J-GLOBAL ID:202102210499987063   整理番号:21A0072079

多重衛星水理学的特徴の同化による多重流入と有効チャネルの推定:未観測アナブランチングNegro川【JST・京大機械翻訳】

Estimation of multiple inflows and effective channel by assimilation of multi-satellite hydraulic signatures: The ungauged anabranching Negro river
著者 (23件):
資料名:
巻: 591  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)
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空間的に高密度の河川表面標高,幅および斜面観測をグローバルに提供しなければならないSWOT衛星ミッションは,このデータを流体力学モデルに同化する機会を,流域規模から水路ネットワーク規模まで同化する機会を来ている。HiVDI(階層変動排出反転)モデリング戦略に基づいて,本研究は,河川表面の多衛星観測から,分散チャネルパラメータと多重流入(1D Saint-Venantモデル)の前進と逆モデリング能力に取り組んだ。合成事例で,流入と分布チャネルパラメータ(測深-摩擦)の両方の推定が,それらの水力署名がサンプリングされる限り,流入間の最小空間観測可能性で達成できることを示した。次に,実際の事例,すなわち,複雑な多チャネル域を含むNegro川(Amazon盆地)の871km,主要な合流からの21の支流と背水制御を研究した。(i)ENVISATデータからのWS上昇と高密度in situGPS流線(ii),(ii)光画像からの平均河川頂部幅,(iii)MGB大規模水文モデルからの上流と側方流(iii)を用いて,効果的なモデリング手法を提案した。較正された有効水理モデルは,衛星高度測定観測に密接に適合し,実際の空間変動性を示す。洪水波伝播と水面観測の頻繁な特徴を,以下の識別可能性マップで分析した。合成SWOT観測は,シミュレートされたフローラインから発生し,水理的にコヒーレントな事前パラメータ値を与えるモデルパラメータ(436の有効測深点,17の摩擦パッチおよび22の上流および横方向ハイドログラフ)を推論できる。大規模に適用したこの微細水理モデルで行ったチャネルパラメータの推論は,到達スケールでの雑音のあるSWOT様データを用いて満足のいく結果を与える。空間的に分布した時間的パラメータ(横方向流入)の推論は満足できる結果を与え,比較的小規模のハイドログラフ変動がこの長い範囲で正確に推測される。本研究は,洞察をもたらした。(i)SWOTによる大規模における多重流入ハイドログラフのシグネチャの水力可視度;(ii)衛星高度測定データの同化による空間分布チャネルパラメータと流入の同時識別可能性;(iii)事前情報の必要性;(iv)マルチソース情報の融合と統合チェーンにおける水文学的モジュールへの潜在的情報フィードバックを改善するために,ネットワーク流体力学モデルと同化方法をさらに調整し,スケールする必要性。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
湖沼学,河川学  ,  河川調査・計画  ,  流出解析  ,  開水路の流れ 

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