気象レーダーと分布型流出モデルを用いた洪水予測システム

Abstract

気象レーダーを用いた確率的な降雨予測手法と観測更新手法を導入した分布型流出モデルとを組み合わせた実時間洪水予測システムを開発する。まず始めにレーダー降雨データを外挿して得られる決定論的な降雨予測値に降雨場の予測誤差を導入し，起こり得る多数の予測降雨場を発生させる。予測誤差は，現在時刻の予測誤差特性を反映させた確率場モデルによって発生させる。次に，発生させた多数の降雨場を分布型流出予測モデルに入力し，河川流量のアンサンブル予測を実施する。分布型流出予測モデルにはカルマンフィルターを導入し，オンラインで入手できる水文情報をモデル状態量に反映させる。分布型流出予測モデルにカルマンフィルターを適用するに当たっては，状態量の観測更新・予測更新のためにモンテカルロシミュレーションを始めとしていくつかの工夫を施している．

A real-time flood forecast system is proposed with stochastic radar rainfall forecasts and recursive measurement update in a distributed hydrologic model. In the first part of the system, a radar image extrapolation model gives deterministic rainfall predictions and error fields are simulated to offer probable variation on the deterministic predictions. The error field simulation uses a random field generation method based on an analyzed error structure of the current time rainfall prediction. Then, the probable rainfall fields with generated error fields are given to a distributed hydrologic model to achieve an ensemble runoff prediction. In the second part of the system, the distributed model is coupled with the Kalman filter to utilize online hydrologic information by several techniques including Monte Carlo simulation scheme.