RRIモデルと河床変動予測モデルを組み込んだ粒子フィルタによる河川水位予測

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  • 中村 要介
    三井共同建設コンサルタント株式会社
  • 江頭 進治
    土木研究所 水災害・リスクマネジメント国際センター
  • 池内 幸司
    東京大学大学院 工学系研究科 社会基盤学専攻
  • 柿沼 太貴
    土木研究所 水災害・リスクマネジメント国際センター

書誌事項

タイトル別名
  • REAL-TIME FLOOD FORECASTING USING A PARTICLE FILTER COMBINED WITH THE RRI MODEL AND A RIVERBED EVOLUTION MODEL

抄録

<p>　これまでデータ同化を用いた水位予測に関する研究は盛んに行われてきたが，降雨流出モデルにおける空間状態量と河床変動を同時かつ逐次的に修正し，リアルタイムの予測問題に取り組んだ研究は少ない．本研究のターゲットは中小河川であり，本論では河床変動が著しい芹川を対象とする．RRIモデルの斜面水深と予測地点の河床変動量を粒子フィルタ(PF)で同時かつ逐次的に推定するとともに，河床変動の予測モデルを組み込んで6時間先までの河川水位の予測精度向上を図る．その結果，本研究の提案手法は観測水位に同化できているだけでなく，河床変動量をPFが推定することで，長いリードタイムの予測精度が確保でき，降雨流出モデルと同時に河床変動を適切に取扱うことの重要性を示すことができた．</p>

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