バイアス補正カルマンフィルタによる広域分布型流出予測システムのデータ同化

摘要

広域分布型流出予測システムの観測流量によるデータ同化手法を提案する．予測システムは斜面部の流れをn表現する流出モデルと河道流れを表現する河道追跡モデルからなる．これらのモデルが持つ全ての状態量を実n時間で観測更新することは計算付加が高く，実時間予測システムとしての実行可能性に困難が伴う．そこで，本n研究では河道追跡モデルにマスキンガム－クンジ法を用い，河川流量を観測更新すると共に，流出モデルに起n因する予測のバイアスを河川流量と同時に逐次推定する方法を提案する．この手法を桂川流域の洪水予測に適n用し，斜面部の流出予測バイアスを補正することによって洪水予測精度が向上することを明らかにした．