自動広域最適化手法を用いた水文モデルのパラメータ特性の分析

Abstract

水文モデルの精度を向上させ，信頼性を高めるためにはモデル同定の過程が重要となる。分布型流出モデルの場合は，試行錯誤的にパラメータを決定することが多いが，客観性を欠き，モデル同定に多くの時間を要する。これに対して，自動キャリブレーションはそれらの欠点を克服し，そうした手法の一つであるshuffled complex evolution (SCE)は広域のパラメータ同定のための最適化アルゴリズムを実現している。本研究では，構造の異なる2つの水文モデルのパラメータ同定にSCEを適用し，異なる目的関数ごとに同定されるパラメータがどのような値を取るかを分析する。また，規模の異なる洪水によって求められたパラメータ値の持つ不確実性が，流出予測シミュレーション結果に及ぼす影響を分析する。さらに流出モデルの安定性を評価する指標を示し，その指標を用いて流出モデルの性能を分析する．上椎葉流域(211km2)を対象にこれらの分析を実施した。

The successful application of hydrologic models depends on how well the models are calibrated. Therefore, the calibration procedure should be performed prudently to improve model accuracy and maximize model reliability before making decision of an intended purpose using a hydrologic model. Despite frequent utilization of manual calibration especially for distributed hydrologic models, much more weakness still remains with respect to the absence of generally accepted objective measures and extreme time consuming. Automatic calibration can overcome these kinds of shortcomings. A global optimization algorithm entitled shuffled complex evolution (SCE) has been proved to be efficient and robust to find optimal parameters of hydrologic models. This study examines the applicability of global optimization scheme, SCE, for calibrating two hydrologic models which have different model structures and indicates variation of optimal parameters according to objective functions. We also analyze parameter transferability under various flood scale. At last, guideline indexes able to assess model stability are introduced to allow modelers to select a more stable and suitable hydrologic model. Above all procedures are applied to Kamishiiba catchment (211km2).