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J-GLOBAL ID：201702220123727818   整理番号：17A0361765

IPHEx IOPキャンペーン期間中の現業水文予測は挑戦【Powered by NICT】

Operational hydrological forecasting during the IPHEx-IOP campaign - Meet the challenge

著者 (9件)： Tao Jing (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Duke University, Durham, NC, United States) ,  Wu Di (NASA/GSFC Mesoscale Atmospheric Processes Laboratory, Greenbelt, MD, United States) ,  Wu Di (SAIC, McLean, VA, United States) ,  Gourley Jonathan (NOAA/National Severe Storms Laboratory, Norman, OK, United States) ,  Zhang Sara Q. (NASA/GSFC Mesoscale Atmospheric Processes Laboratory, Greenbelt, MD, United States) ,  Zhang Sara Q. (SAIC, McLean, VA, United States) ,  Crow Wade (USDA-ARS, Hydrology and Remote Sensing Laboratory, Beltsville, MD, United States) ,  Peters-Lidard Christa (NASA/GSFC Hydrological Sciences Laboratory, Greenbelt, MD, United States) ,  Barros Ana P. (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Duke University, Durham, NC, United States)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 541  号： PA  ページ： 434-456  発行年： 2016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： 実用的河川流量予測テストベッドは,複雑地形における洪水予測可能性を特性化するために5月~2014年6月における統合された降水と水文学実験(IPHEx IOP)の強い観測期間(IOP)中に実装した。具体的には,水文予測はNASA統一WRF(NU WRF)モデルにより生成された1時間ごとの大気場で強制したDuke結合表面水-地下水水文学モデル(DCHM)とQPF(定量的降水量予報)を用いたアパラチア山脈南部における12源流域の毎日発行された。レーダQPEs(定量的降水量推測)によって強制された以前の日事後予報を用いて,現在予報に対する初期条件を提供した。最初の結果の合成を含むIPHEx IOP期間中の運転テストベッドフレームワークとワークフローを述べた。第二に,操作(フラッシュ)洪水予測を改善するための事後確率(後眼圧)を検討した種々のデータ同化アプローチ。IOP期間中に全ての洪水事象は,6時間までのリードタイムを持つIPHEx運用テストベッドで予測したが,過剰,または過小予測の大きな誤差は,レーダQPEsのQPFとサブグリッドスケール変動に由来すると考えられることを同定した。操作上の洪水予測を改善するために,三データ融合戦略は後眼圧を追求した(1)QPFの空間パターンは,衛星マイクロ波放射輝度NU WRFへの同化による改善された;(2)QPEsは,河川流量事後予報とそれに関連した不確実性包絡線河川流量観測を捕捉を生産するためのバイアス補正法を用いた地上レーダ観測と雨量計観測を合併することによって改善され,(3)河川流量観測値はアンサンブルKalmanフィルタ(EnKF),固定ラグアンサンブルKalman平滑子(EnKS),および非同期EnKF(すなわちAEnKF)法を用いた河川流予報を改善するためのDCHMに同化した。洪水事後予報と予測の両方がDCHMへの流量観測値の同化により著しく改善された。特に,15分の時間スケールで0.98,0.71と0.99と高いNash-Sutcliff効率(NSE)値は内部山岳地域の三源流域流域の出口で流量観測値の同化は,非常に小さなスケールでの土壌水分の誤差および不確実性を低減できることを実証するために達成された。6 9 12および15時間のリードタイムでの操作上の洪水予測の成功は,またNSEs0.87,0.78,0.72と0.51の放電同化により達成した。様々なデータ同化システム構成を用いた実験の解析は,最適同化時間窓は,降雨の流域特性と嵐特異的空間時間構造の両方に依存する,データ同化システムの適応,コンテキストを意識した配置は,源流流域における洪水予測の課題に対処するために推奨されることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測可能性 ,  降雨量 ,  流域 ,  河川流 ,  キャラクタリゼーション ,  データ同化 ,  レーダ ,  土壌水 ,  洪水予報 ,  不確実性 ,  *洪水 ,  山岳地 ,  水文学
準シソーラス用語： 河川流量 ,  事後予報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 統合析出と水文学実験(IPHEx) ,  運用洪水予報 ,  定量的降雨量推定(QPE) ,  定量的降水量予報(QPF) ,  データ同化 ,  Duke結合地下水水文学モデル(DCHM)

分類 (2件)： 流出解析  (DC07030N) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： キャンペーン ,  文 ,  予測