淀川流域を対象とした分布型流出モデルへのダウンスケール降水量データの適用

Abstract

淀川流域を対象として構築した広域分布型流出モデルを用いてダウンスケールした降水量データを検証する。降雨データをダウンスケールする方法として，β lognormal モデルを用いたマルティプリカティブランダムカスケード法(RC)，階層統計的配置法(HAS, Hieratical Statistical Arrangement)を導入したランダムカスケード法，ランダムカスケード法に移流モデルを導入したSTRaM(space-time rainfall modeling)法の3 種の手法を用いる。これらの手法をもちいて，それぞれ空間分解能48km，時間分解能100 分の降水量データを空間分解能3km，時間分解能10 分にダウンスケールする。生成した降水量データを分布型流出モデルへの入力データとし，大鳥居(156 km2), 家野 (476 km2), 加茂(1469 km2)，飯岡 (1589 km2)での計算流量を，3km，5 分分解能のレーダー雨量計を用いた場合の計算流量と比較してダウンスケールしたデータを検証する。その結果，STRaM を用いた場合の流量シミュレーション結果が，他の2 つのダウンスケール手法に比べて極めてレーダー雨量を用いた場合のシミュレーション結果に近いことが分かった。

This study tested the disaggregated rainfall field as the input field for hydrological simulation of various sub-catchments of the Yodo River. The multiplicative random cascade (RC) method (based on the beta lognormal model), the multiplicative random cascade HAS (RCHSA) method, and the space-time rainfall modeling (STRaM) method are employed to disaggregate the rainfall field from coarse (48-km, 100-min) to fine (3-km, 10-min) resolution. The Yodo River model, an OHyMoS assisted distributed hydrological model with saturated-unsaturated surface-subsurface flow mechanism, is used for simulating the runoff at Ootori, Ieno, Kamo and Inooka having catchments areas of 156 km2, 476 km2, 1469 km2 and 1589 km2 respectively. The simulated discharge using the disaggregated rainfall with STRaM is quite similar to the one obtained from using the radar observed rainfall.