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RRI モデルと河床変動予測モデルを組み込hだ粒子フィルタによる河川水位予測

机译:RRI模型和河床变形预测模型的粒子滤波器河水水位预测

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摘要

これまでデータ同化を用いた水位予測に関する研究は盛hに行われてきたが,降雨流出モデルにおける空間状態量と河床変動を同時かつ逐次的に修正し,リアルタイムの予測問題に取り組hだ研究は少ない.本研究のターゲットは中小河川であり,本論では河床変動が著しい芹川を対象とする.RRI モデルの斜面水深と予測地点の河床変動量を粒子フィルタ(PF)で同時かつ逐次的に推定するとともに,河床変動の予測モデルを組み込hで6 時間先までの河川水位の予測精度向上を図る.その結果,本研究の提案手法は観測水位に同化できているだけでなく,河床変動量をPF が推定することで,長いリードタイムの予測精度が確保でき,降雨流出モデルと同時に河床変動を適切に取扱うことの重要性を示すことができた.
机译:利用数据同化的水位预测研究在流失H中,但在降雨径流模型中 空间状态数量和河床变化同时校正,并且仍有关于实时预测问题的研究。 本研究的目标是一条小河,本文河床变化为河流。 RRI模型的斜率 除了估计水深和预测点的河床的数量,同时和顺序地与颗粒过滤器(PF),预测河床变化 该模型纳入了河水水平的预测精度,最长可达6小时。 结果,观察到该研究的提出方法 我不仅可以同化水位,而且PF估计河流波动的数量,长长时间的预测准确性是 可以确保它,并且可以显示与降雨径流模型同时正确处理河床变化的重要性。

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