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改良版DIEX-Floodと深層学習に基づく河川水位縦断分布の現況再現・将来予測手法の提案

机译:基于改进的DIEX-Flood和深度学习的河流水位纵向分布现状再现/未来预测方法的建议

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摘要

多地点の水位データ同化により「線」水位データ推定が可能な洪水予測手法(DIEX-Flood)の計算負荷低減とロバスト性向上のため,基礎方程式の修正とデータ同化アルゴリズムの改良を行った.改良版DIEX-Floodを鬼怒川の複数洪水に適用した結果,水位縦断分布の現況再現を高精度で可能とすることを示した.さらに,改良版DIEX-Floodと深層学習を組み合わせることで将来時刻における水位縦断分布を予測可能とする新たな洪水予測手法を提案した.本手法により,洪水危険度の時空間分布の把握及び予測が可能であり,危機管理型水位計などの水位データも同化することで,さらなる精度向上が期待できる.
机译:为了减少计算量并提高洪水预测方法(DIEX-Flood)的可靠性,该方法可以通过对多个点的水位数据进行同化来估算“线”水位数据,对基本方程进行了修改,并采用了数据同化算法改善。将改进版本的DIEX-Flood应用于鬼怒川河中的多次洪水的结果表明,可以高精度再现水位纵向分布的当前状态。此外,我们提出了一种新的洪水预报方法,通过结合改进的DIEX-Flood和深度学习,可以预测未来水位的纵向分布。使用这种方法,可以掌握和预测洪水风险的时空分布,并且可以通过吸收危机管理型水位计等水位数据来期望准确性的进一步提高。

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