河川流量観測の条件バイアス意識同化と流量依存情報量の動的評価を用いた洪水予測の改善【JST・京大機械翻訳】

Shen Haojing; Seo D.-J.; Lee Haksu; Liu Yuqiong; Noh Seongjin

文献

J-GLOBAL ID：202202258535233059 整理番号：22A0561021

河川流量観測の条件バイアス意識同化と流量依存情報量の動的評価を用いた洪水予測の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving flood forecasting using conditional bias-aware assimilation of streamflow observations and dynamic assessment of flow-dependent information content

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資料名：
巻： 605 ページ： Null 発行年： 2022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)

条件付きバイアス(CB)意識データ同化(DA)のための条件付きバイアスペナルティアンサンブルKalmanフィルタの適応拡張を記述し,国立気象サービスからの運用集中水文モデルを用いてテキサスの6つの水頭流域に対するアンサンブルKalmanフィルタ(EnKF)と比較的評価した。次に,CB認識DAと信号に対する自由度を用いて,観測の限界情報量を評価した。降水とその後の排水に対する集水域の応答の間に河川流量観測を同化するとき,CBは様々な大きさで非常に頻繁に生じ,一般に大きな流出がより大きなCBと関連することを示した。CBを意識したDAは,有意な流れの時間においてマージンを変えることによってEnKF上で改善し,その改善は,大きなピーク流れを有する出口ハイドログラフの急激な上昇時に特に大きかった。6つの研究流域に対して,EnKF上のCB認識DAによるアンサンブル平均河川流解析の二乗平均平方根誤差の平均相対減少は,観測された流れの全範囲に対して31.5%であり,200cmを超える観測された流れに対して32.1%であった。観測の流動依存性限界情報量は,集水域の河川流応答とCBの大きさによって非常に著しく変化し,ハイドログラフの上昇と下降相において,それぞれ減少と増加する傾向がある。調査結果は,情報量分析によるCB意識DAが水文モデルの予測スキル,水文観測の質と頻度,およびDAサイクルのスケジューリングを動的にバランスさせるための客観的フレームワークを提供し,運用洪水予測コストを効果的に改善することを示した。Copyright 2022 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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流出解析 , 流出過程およびそれに及ぼす影響 , 水文学一般 , 湖沼学,河川学

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