粒子フィルタを用いた実時間流出予測システムの開発と異なる状態量を持つ流出予測システムの精度比較

Abstract

粒子フィルタを用いて，時々刻々，貯留量やモデルパラメータを推定しつつ河川流量を実時間で予測する並列型実時間流出予測システムを開発した．利根川上流域の薗原ダム流域(492km2)を対象として貯留関数法による降雨流出モデルをCommonMPを用いて作成し，それを計算エンジンとしてモデルパラメータを逐次更新する流出予測システム，貯留量を逐次更新する流出予測システム，それら両方を逐次更新する流出予測システムを構築した．それらの予測精度を分析して以下の結果を得た．貯留量をフィルタリングする流出予測システムが安定した予測精度を示した．この流出予測システムは大きさの異なる別の洪水にも適用可能であった．システムノイズの分散は予測精度に影響し，貯留量の0.1倍程度を標準偏差として与えることが適切と考えられる．

Real-time rainfall-runoff prediction systems using a particle filter are developed. The systems update state variables (storage variables and model parameters) using observed variables and predict future river discharge on a real-time basis under a parallel computing environment. The systems are applied to the Sonohara River basin (492km²) in the upper part of the Tone River basin and three different prediction systems, a model parameter update system, a storage variable update system, and a parameter and storage variable update system are compared in terms of prediction accuracy. Results obtained are as follows: a storage variable update system provides stable prediction results; it is applicable for floods with different magnitudes; the variance of the system noise influences prediction results and the standard deviation as 10 percent of the storage variable gave appropriate prediction results.