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Gauge CaMa-Flood
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2003 2004 2005 2006
Gauge CaMa-Flood
Amazon [Obidos] (55.5W, 1.9S)
Solimoes [Manacapuru] (60.6W, 3.3S)
Branco [Caracarai] (61.1W, 1.8N)
Madeira [Manicore] (61.3W, 5.8S)
Purus [Canutama] (64.4W, 6.5S)
Negro [Serrinha] (64.8W, 0.5S)
Bias = 42% R = 0.88
Bias = 5% R = 0.87
Bias = 27% R = 0.91
Bias = 22% R = 0.92
Bias = 14% R = 0.96
Bias = 30% R = 0.92
m3 /s
m3 /s
m3 /s
m3 /s
m3 /s
m3 /s
全球河川氾濫原モデルによる大陸河川の水位変動の予測可能性： アマゾン川流域における潮汐現象を対象としたケース・スタディ
山崎 大*1 , 鼎 信次郎 2, 沖 大幹 1
河道の水位変動は、河川と氾濫原・湖沼湿地の地表水動態を決定する要素であり、また河川管理計画にも欠かせない情報である。しかし、大陸河川の地表水動態を計算する全球スケールの河川モデルでは、水の流れを支配する詳細な地形情報を表現できないため、既往研究では河川流量の再現に焦点が当てられ、水位変動予測は試みられてこなかった。本研究では、詳細地形をサブグリッド・パラメータとして扱うことで、貯水量と水位の関係を客観的に記述する全球河川氾濫原モデルCaMa-Flood [Yamazaki et al., 2011]
を用いて大陸河川の水位変動シミュレーションを行い、種々の観測データと比較することで現状での水位変動の予測可能性を議論する。
河道網とサブグリッド地形パラメータは、90m解像度のSRTM3 DEMとHydroSHEDSの表面流向データから、FLOWアルゴリズム [Yamazaki, 2009] によって自動的かつ客観的に抽出される。
CaMa-Flood [Yamazaki et al., 2011] は分布型河川モデルで、陸面モデルから
の流出量を入力とし、各グリッドでの貯水量・流量・水深・浸水面積を計算する。本研究では空間解像度を25kmとして計算を行った。
1東京大学 生産技術研究所 2 東京工業大学 大学院 情報理工学専攻 (*Correspondence to Dai YAMAZAKI: [email protected])
【河川・湖沼】 （P78)
W BZ
HrHf
L
A
Af
Sr SfSf
A
Af
Topography
各グリッドには「河道」と「氾濫
原」の２つの貯水槽が定義される。計算タイムステップの最初に、２つの貯水槽の水面標高が等しくなるように、総貯水量が「河道」と「氾濫原」に分配される。
流量は、河道網にそってのみ発生すると仮定
する。流速・流量は、上流・下流グリッド間の水面勾配に基づいて拡散波方程式で計算されため、平坦流域で重要な背水効果を再現することが出来る。貯水量の時間発展は、上流下流との流量フラックスと陸面モデルからの流出量を考慮した連続式で計算する。
01
0
fii
x
h
x
v
g
v
t
v
g Kinematic Diffusive
Dynamic
St. Venant Momentum Equation
tRAtQtQtSttS iii
upstream
j jii )()(
Continuity Equation
HydroSHEDS DEM
”Outlet pixel” が
各グリッドに定められる。 河道標高（緑四
角）と会流下先グリッド（青矢印）が、90m DEM と表面流向データから決定される。
河道長（赤線）が90m
スケールの蛇行を考慮して抽出される。各グリッドの集水域（黒太線）が定義される。流下計算は長方形グリッドではなく、集水域単位で行われる。
集水域内の標高を昇順にソートすることで、氾濫原地形関数
が得られる。この関数から、貯水量・水深・浸水面積の関係が実際の地形に基づいて計算される。
[Ex] Water depth is 10m when 60% of the
catchment area is inundated
]0.1,0.10max[7.0
upRW
upRAverage Upstream Runoff
Channel Elevation Z
Channel Length L
Channel Width W
Embankment Height B
Catchment Area A
Floodplain Elevation Profilef(Topography)
River Storage S r
Floodplain Storage S r
River Water Depth H r
Floodplain Depth H f
Inundated Area A f
Var
iabl
es
Par
amete
r
アマゾン川流域の潮汐現象を対象に、CaMa-Floodによる水位変動の予測可能性を議論した。CaMa-Floodは水位変動を大まかに予測できたが、現状で
は観測データを完全に再現しているとは言えない。さらなる予測精度向上に向けてモデル不確実性の低減を進めるとともに、衛星観測による水面標高を全球河川氾濫原モデルにデータ同化するといった新たな技術開発を通して本研究成果をより詳細な地表水動態の解明につなげたい。
[1] Prigent, C., F. Papa, F. Aires, W. B. Rossow, and E. Matthews (2007), Global inundation dynamics inferred from multiple satellite observations, 1993–2000, J. Geophys. Res., 112, D12107, doi:10.1029/2006JD007847. [2] Yamazaki, D., S. Kanae, and T. Oki, “A physically-based representation of floodplain inundation dynamics in a global river routing model”, Water Resour. Res., vol.47, W04501, doi:10.1029/2010WR009726, 2011. [3] Yamazaki, D., T. Oki, and S. Kanae, “Deriving a global river network map and its sub-grid topographic characteristics from a fine-resolution flow direction map”, Hydrol. Earth Syst. Sci., vol.13, pp.2241–2251, 2009.
水文・水資源学会2011研究発表会 @ 京都, 30 August - 1 September, 2011 【河川・湖沼】ポスターセッション
本研究では、南米のアマゾン川流域でケース・スタディを行った。アマゾン川流域は非常に平坦な地域に広がるため水の流れは地形勾配よりも水面勾配に支配されている。また、潮汐による海面変動が背水効果により河口から800㎞以上も上流まで伝搬し、水位変動として検出されることも知られている。
これらの現象をモデルで再現するには、水位が精度よく再現された上で、水動態の支配方程式として拡散波方程式を導入し背水効果を考慮する必要がある。したがって、アマゾン川流域における水位変動の再現性を検証することは、全球河川氾濫原モデルによる大陸河川の水位変動の予測可能性を議論する上で一つの指標になると判断した。
River Network Map for the Amazon
川幅と堤防高はDEMからは抽出することができないので、流量の関数として経験的に定めた。 ]04.0,0.1max[
5.0upRB
再現された河川流量を、現地観測点と比較した。全体的に陸面モデルの流出量が過大評価されてはいるが、上流部で見られた日スケールの変動が、氾濫原によって下流部で低減する効果などが上手く再現されている。
浸水面積の時空間分布をマイクロ波放射計を中心としたマルチ衛星データ [Prigent, 2007] と比較した。振幅が過大評価されているものの、上手く再現されていると言える。
40424446485052545658
2003 2004 2005 2006 2007 2008
NoTide Tide Envisat
24262830323436384042
2003 2004 2005 2006 2007 2008
NoTide Tide Envisat
1214161820222426283032
2003 2004 2005 2006 2007 2008
NoTide Tide Envisat
68
1012141618202224
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2003 2004 2005 2006 2007 2008
NoTide Tide Envisat
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2003 2004 2005 2006 2007 2008
NoTide Tide Envisat
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2003 2004 2005 2006 2007 2008
NoTide Tide Envisat
Amz_Env_579_02 (67.52W, 2.76S)
Amz_Env_364_02 (65.16W, 2.91S)
Amz_Env_779_02 (62.28W, 3.76S)
Amz_Env_607_02 (59.53W, 3.19S)
Amz_Env_979_01 (57.54W, 2.41S)
Amz_Env_979_01 (54.74W, 2.06S)
Amz_Env_134_01 (52.65W, 1.57S)
河口境界条件となる海面水
位変動は、経験式に基づく周期関数で与えられる。ここでは潮汐の主要４成分のパラメータを差異二乗法で求めた。
atttt
tf
2
82.25
30.4cos19.02
00.12
85.0cos07.12
93.23
02.7cos18.02
42.12
21.3cos83.3)(
Component Cycle θ [h] Factor(s)
M2 Principal lunar semi-diunal tide 12.42 Relative position of the Earth - Moon
K1 Luni-solar diurnal tide 23.94 Relative position of the Earth - Moon - Sun
S2 Principal solar semi-diurnal tide 12.00 Relative position of the Earth - Sun
O1 Principal lunar diurnal tide 25.82 Earth - Moon: 2nd mode of Spherical Harmonics
Boundary condition for ocean surface elevation
アマゾン川の本流部においてCaMa-Floodの水面標高をENVISATの衛星高度計と比較した。CaMa-Floodは水面標高季節変動の振幅と位
相を上手く再現できている。しかし、絶対標高にはバイアスが認められた。下流部では潮汐あり／なしで差異がみられた。.
0.0010
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1 10 100 1000
Isla_de_Grupa (CaMa-Flood)
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100.0000
1 10 100 1000
Obidos (Gauge)
0.0010
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1 10 100 1000
Obidos (CaMa-Flood)
0.0010
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1 10 100 1000
Manaus (CaMa-Flood)
[cm] [cm]
[cm] [cm][day] [day]
[day][day]
↓15-days ↓15-days
↓15-days↓15-days
↑annual ↑annual
↑annual ↑annual
水面標高変動のパワースペクトルを Obidos (55.5W), Manaus (60.1W), Isla de Grupa上流部 (51.0W)で解析した。Obidos とIsla de Grupaでは、潮汐由来の15日周期成分が検出されたが、上流部のManausでは検出されなかった。Obidosにおける15日成分の振幅も1cmと現地観測の値とよく一致していた。
潮汐あり／なしのシミュレーションの流量の差を時系列で比較したところ、潮汐由来の15日周期で、流量変動が下流から上流への伝搬が再現されていることが示された。伝搬速度は80km/dayであった。
★★
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1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
[Prigent, 2007] CaMa-Flood
Flooded Area (72W-54W, 8S-0S)
Observed (Prigent, 2007)
High Water
Simulation: CaMa-Flood
High Water
Low Water Low Water
km2
Flooded Fraction [%]
Water surface elevation [m]
Spectra analysis for water surface elevation
Tokyo TechU-Tokyo
