粒子フィルタを適用したRRI モデルによる河川水位予測技術の開発

机译：河流水位预测技术的研发模型应用于应用粒子滤波器

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本研究は河川水位の予測精度向上を目的し，RRI モデルにデータ同化の一種である粒子フィルタ(PF)を適用して，その有効性を検証した．粒子フィルタはRRI モデルの斜面水深を状態量とし観測水位に対して逐次データ同化させた．平成29 年7 月九州北部豪雨における実証実験では花月川(136.1km2)を対象に予測雨量の的中度100%となる降雨完全予測の条件下で予測シミュレーションした結果，履歴誤差を考慮したRMSE による尤度評価関数を用いることで予測精度が向上した．また，予測雨量を降水短時間予報に置き換えPF あり?PF なしで比較した結果，予測先行時間によらず河川水位の予測精度は向上し，特に3 時間先までの平均予測水位が0.24m 以内に改善されたことから，粒子フィルタを適用したRRI モデルの有効性が確認できた．

机译：本研究旨在提高河水水平的预测准确性，以及粒子滤波器（PF），这是RRI模型中的一种数据同化。适用于验证其有效性。颗粒过滤器是RRI模型的斜率深度，观察到的水位顺序数据被同化。在2017年7月北部北部九州北方大楼的示范实验中，对Kanauki河（136.1km2）预测由于降雨条件下的预测模拟，这是100％降雨，被认为是历史错误通过使用RMSE的似然评估功能来改善预测精度。此外，预测降雨量在短时间内放置在短时间内由于与没有变化PF进行比较？因此，河水水平的预测精度得到改善，特别是3小时施加粒子过滤器的效果，因为粒子过滤器的液体滤水器达到末端的平均预测水位在0.24米范围内得到改善能够确认。

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来源
《水工学講演会》|2018年|1 CD-ROM|共6页
会议地点
作者
中村要介; 小池俊雄; 阿部紫織; 中村和幸; 佐山敬洋; 池内幸司;
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正文语种
中图分类工程材料学;
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