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J-GLOBAL ID:202202275705806116   整理番号:22A1085082

リモートセンシングチャネルネットワークによる沿岸流体力学モデルにおけるチャネル水文学的連結性の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Channel Hydrological Connectivity in Coastal Hydrodynamic Models With Remotely Sensed Channel Networks
著者 (5件):
資料名:
巻: 127  号:ページ: e2021JF006294  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2385A  ISSN: 2169-9003  CODEN: JGREA2  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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沿岸湿地は,河川と周期的潮汐流によって,複雑で相互接続したチャネルを通して,栄養されている。しかし,流体力学モデルでは,モデル格子サイズに関するチャネル寸法と地形における不確実性は,潮汐と河川信号の正しい伝播を妨げる。したがって,実際の計算アプリケーションのための遠隔感知ネットワークに基づくチャネル地形連結性を強化し,サブチャネル特徴を単純化することが重要である。ここでは,米国の沿岸LouisianaにおけるWax湖デルタと隣接湿地(~360km2)をカバーする~10m分解能流体力学モデルを構築するために,ベースラインとして多様なリモートセンシング画像から導出したチャネルネットワークを利用した。この豊富に計測されたシステムでは,2016年に取られた水位の18の同期フィールド観測と2021年に取られた排出データによって,集中的な較正が行われる。チャネル形状を修正し,チャネル連結性におけるリアリズムを目標とした。結果は,2mの最小チャネル深さと4つのグリッド要素(およそ40m)の幅が,湿地チャンネルにおける現実的潮汐伝播を可能にするために必要であることを示した。潮汐伝播の最適深さは,流れ移動時間とチャネル体積の変化の間の競合を評価する簡易コスト関数法によって決定することができる。高空間分解能モデルとリモートセンシング画像の統合は,塩水湿地,マングローブ,デルタ湿地,干潟におけるモデル性能を改善するための一般的枠組みを提供する。Copyright 2022 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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分類 (1件):
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湖沼学,河川学 
タイトルに関連する用語 (5件):
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