• 検索結果がありません。

土砂災害発生予測のための強風時における融雪モデルA Snow Melting Model During Strong Winds for the Prediction of Sediment-related Disasters.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

シェア "土砂災害発生予測のための強風時における融雪モデルA Snow Melting Model During Strong Winds for the Prediction of Sediment-related Disasters."

Copied!
1
0
0

読み込み中.... (全文を見る)

全文

(1)

P01

土砂災害発生予測のための強風時における融雪モデルの研究

Study on the snow melting model under strong winds in mountainous areas for the prediction of

sediment-related disasters.

○萩村俊司・松浦純生・千木良雅弘・中町聡・阿部修・上石勲・平島寛行・岡本隆

○Shunji HAGIMURA, Sumio MATSUURA, Masahiro CHIGIRA, Satoshi NAKAMACHI, Osamu ABE, Isao KAMIISHI, Hiroyuki HIRASHIMA, Takashi OKAMOTO

In the snow zone, snow melts with increasing of solar radiation and strong wind conditions such as Foehn phenomena in spring, and the risk of sediment-related disasters increases. Therefore, it is important to predict the timing and intensity of meltwater volume. However, existing snow melting models (degree-hour method, heat balance method) cannot predict meltwater volume accurately under strong winds in mountainous areas. Using the observational data under strong winds in a mountainous area and the result of snowmelt experiments, we give a snow melting model for mountainous areas. In addition, by examining the response of pore-water pressure data to the Soil Water Index calculated by our model, we can contribute to the prediction of sediment-related disasters.

1.はじめに 積雪地帯では, 春の日射量の増加やフェーン現 象に伴う強風により融雪が進み, 土砂災害の発生 危険度が高まる. このため, 融雪水量の予測が重 要となるが, 既存の融雪モデル(熱収支法, 積算 暖度法)では山地の強風時の融雪現象を説明でき ない. そこで, 本研究では, 山地で得られた強風 時の観測データの解析や室内融雪実験を行うこと で, 山地の融雪モデルの構築を行い, 土砂災害発 生予測の精度向上につなげた. 2. 強風時(1994 年 4 月 12 日)の観測結果 観測で得られた強風時(12 日)の融雪強度は, 熱収支法による値より大きくなり, その原因を顕 熱・潜熱の計算に用いられるバルク係数と考えた. そして, 見かけのバルク係数を観測値から算出し た結果, 従来のバルク係数の約 2.85 倍になった. この原因として, バルク係数に用いられる流体力 学的粗度が山地では異なることが考えられる. 図-1 計算結果(1994 年 4/10~4/14) 3. 融雪実験の結果 実験で得られた融雪強度は風速に依存して大き くなり, 強風時では熱収支法による計算値よりも 大きくなった. その結果, 平坦な積雪面で得られ た融雪強度から求めた見かけのバルク係数は, 風 速に依存して大きくなった. この原因として, 強 風時では雪面に凸凹が発達し, 平らな雪面より表 面積が増え, 多く雪が融けたことが考えられる. 図-2 融雪強度と風速の関係 4. 山地の融雪モデルと土砂災害発生予測 観測と実験から得られた結果をもとにして, ア メダスの気象要素を用いた山地における融雪モデ ルの構築を行った. そして, 得られたモデルを用 いて土壌雨量指数を計算した結果, 観測された融 雪水量による土壌雨量指数や間隙水圧の変動パタ ーンとほぼ一致することが分かり, 土砂災害発生 予測の精度向上につなげることができた.

参照

関連したドキュメント

“Breuil-M´ezard conjecture and modularity lifting for potentially semistable deformations after

To derive a weak formulation of (1.1)–(1.8), we first assume that the functions v, p, θ and c are a classical solution of our problem. 33]) and substitute the Neumann boundary

In this paper, we will prove the existence and uniqueness of strong solutions to our stochastic Leray-α equations under appropriate conditions on the data, by approximating it by

CHANDRA, On the degree of approximation of a class of functions by means of Fourier series, Acta Math. CHANDRA, A note on the degree of approximation of continuous functions,

Takahashi, “Strong convergence theorems for asymptotically nonexpansive semi- groups in Hilbert spaces,” Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications, vol.. Takahashi,

Tuan, Regularization and error estimate for the nonlinear backward heat problem using a method of integral equation., Nonlinear Anal., Volume 71, Issue 9, 2009, pp.. Trong

This problem becomes more interesting in the case of a fractional differential equation where it closely resembles a boundary value problem, in the sense that the initial value

During stage 1, we used an adaptively preconditioned thick restarted FOM method to approximately solve the linear system and then used recycled spectral information gathered during