降雨・水循環統合モデルの構築とリアルタイム洪水予測手法の開発

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(1)理工学研究所共同研究第２類. 降雨・水循環統合モデルの構築とリアルタイム洪水予測手法の開発研究代表者山田洪水予測・氾濫予測・水循環計算の流れ. 正. 研究員. 降雨予測および降雨データの入力. 降雨予測レーダ情報を用いた予測. 物理モデルを用いた予測. 1996年7月15日18:00～20:00. レーダで観測した雷雨の移動. 雲の微物理過程の降雨予測モデルへの組み込み. サブ流域中央大学ドップラーレーダ 1995年設置. 流出解析. 衛星画像を用いた土地利用分類. GISを用いた地形情報の抽出. 山地流域. 都市流域. 1996年7月15日19:00から1時間後、2時間後. 物理モデルを用いた予測結果. ○レーダ情報を用いた降雨の予測手法：. ○レーダ雨量計による降雨特性の解析. 実スケール雲物理実験と１．レーダ動画の目視による予測 ○レーダ雨量計による２．レーダ情報を初期値とする物理モデルを雲物理過程の降雨予測モデルへの組み込み降雨量データの入力用いた予測実スケール雲物理実験雲の微物理過程を考慮した数値計算自然現象に近い実験. 水質濃度追跡計算. 90. 自然現象と室内で行う素過程の実験とを結ぶ実験. 各サブ流域における流出計算・水質濃度追跡計算結果を河道網の上流端境界条件として河道部における計算を行う. 立坑坑頂に設置した観測機器. 静電容量式温度湿度計. クオーツ式温度計霧水サンプラー静電容量式温湿度計 Particle Counter. 5.5m×2.8m. 上昇風を発生させる大型ファン. 立坑坑内に設置した観測機器 Particle Counter 静電容量式温湿度計. 気流方向. 立坑坑底に設置した観測機器通風式乾湿球計 Particle Counter. φ= 3.0m. 河道計算. 横坑立坑の坑底に設置した溶液噴霧器 3. :2400[count/cm ]. :600[count/cm ]. 3. :1200[count/cm ]. 3. 3. 3. :3000[count/cm ] 3. :3600[count/cm ]. 3. Amount of Cloud Water[mg/cm ]. 3. :90[count/cm ]. 70. 3. :200[count/cm ]. 3. :30[count/cm ]. Amount of Cloud Water[mg/cm ]. 3. :0[count/cm ]. 山地小流域スケール. 大規模河道網. ダム流域スケール. 60. 40. 20. ⊿x=500(m),⊿z=100(m) ⊿t=10(sec) 2 CODx=CODz=200(m /sec) U=10.0(m/sec) Wmax=2.0(m/sec). 80. ファン(2基). 雲物理実験施設概要. 地上における降雨強度(mm/hr). レーダを用いた時空間分布雨量の入力. 60 50. 70. エアロゾル数濃度 –3 100(cm ) –3 500(cm ) –3 1000(cm ) –3 5000(cm ) –3 10000(cm ) –3 50000(cm ). 60 50 40 30 20 10. 40. 0 –10 0 10 20 30 40 上昇風の中心からの距離(km) t=10000(sec). 30 20. updraft velocit ｙ：0.8[m/s]. 10. ：1.0[m/s] ：1.5[m/s]. 0.8. 0. 1 1.2 1.4 Updraft Velocity[m/s]. 上昇風速と粒子数濃度の関係. 0. エアロゾル数濃度と降雨強度の関係. 1000 2000 3000 3 Supplied Aerosol Number[count/cm ]. エアロゾル供給量と雲水量の関係. 洪水予測，氾濫計算および水循環計算都市流域・山地流域にかかわらず普遍的に適用可能な土壌・地形特性に基づく流出計算手法を用いる表面流、中間流、鉛直浸透流、湛水深に関する4元連立常微分方程式. 河動１. 斜面１. 流出高. 降雨２. 降雨３. 河動３. 河動２. 斜面２. 3. 総降雨量：88.5[mm]. 50 ピーク降雨強度：7.0[mm/10min]. 山林からの流出量：現況の土地利用形態 (市街化率67％) ：市街化率70％：市街化率80％：市街化率90％. 25. dh  r t   q0 dt. BOD濃度（mg/l）の空間分布（表層：水面から30cm ）. 新岩渕水門. 新河岸川. 新神谷橋. 5. 10. 15. 非感潮域. 不動橋. 感潮域. 隅田川. 新開橋. 善福寺川. 落合水再生センター堀ノ内橋. 神田川. 向田橋. 一休橋石切橋白鳥橋小石川橋久保前橋水道橋牛込橋外堀堀留橋外堀神田橋. 白髭橋. 日本橋川. 妙正寺川. 善福寺川. 0 9/10 0:00. 9/10 12:00 時刻. 1.4. いたち川における山林地域を都市化させた流出計算結果. 山地小流域における降雨流出機構の模式図. 利点・回路図を用いることで従来のソフトウエアに比べて容易に計算を行える・モデルを回路図として組み立てることでモジュール化しているのでモデルの表現が容易になる・新規のモデル・手法の組み込みがモジュールの交換のみで可能となる. 1.8. 神田川. 外堀. 1.4. 日本橋川. 河道計算（大規模河道網）. いたち川流域土地利用図. ○基礎式. ・連続式. A Q   q t x. ・運動方程式.  Q2     2 A  Q h n g Q Q    gA  0 4 t x x AR 3. 1.7. 亀島川. 2.4. 5.4. 5km. 2.5km. 至東京湾. 至東京湾. 塩分濃度（‰）の空間分布（底層：河床から30cm）塩分濃度（‰）： 0.0～0.9‰. 新岩渕水門芝川水門. ： 1.0～19.9‰. 新河岸水再生センター. 観測から得られた情報．. ： 20.0‰～. 浮間水再生センター. 荒川 6.3. ○ＢＯＤ. 綾瀬川. 石神井川三河島水再生センター. 江古田川. 非感潮域. 0.01. 感潮域. 小菅水再生センター. 隅田川 19.0. 0.2. 21.6. 妙正寺川 0.2. 中野水再生センター善福寺川. 0.1 0.2 15.517.1 20.0 0.2. 落合水再生センター. 21.8. 中川. 16.8 21.9 0.1 0.2. 神田川. 0.1. 16.9 外堀 19.7 日本橋川 22.4 亀島川. 0.2. 25.2. 旧中川 25.2. 25.0 28.0. 5km. 2.5km. 至東京湾. 至東京湾. 洪水氾濫解析氾濫解析には、地形適合格子を用い高速演算が可能な手法を用いる．. 水路延長：15m 水路幅：1.8m(両岸側に0.45mの高水敷) 低水路幅：0.9m 水路勾配：1/1000 上流端からの流入量：15 ℓ/s(0.015m3/s). Q:流量 [Discharge] (m3/s) A:通水面積 [Flow area] (m2) q:側方流入・損失 [Side-inflow,outflow] (m2/s) R:径深 [Hydraulic Radius] (m) α :流速分布形状による補正係数 [velocity distribution coefficient] h:水深 [flow depth] (m) n:Manningの粗度係数 [Manning’s coefficient of roughness]. 1.6. 至東京湾. 狭窄部を有する水路における実験値と計算値の比較. 大規模河道網及び河道効果の大きい下流域における洪水波の追跡計算には一次元不定流計算を用いる．. 2.4. 旧中川. 1.6. 12.6. 1.8. 河川の表層において，BOD 濃度は荒川，隅田川の上流と外堀で濃度が高く，下流に行くに従い濃度が減尐している．また，落合水再生センターや外堀の直下において濃度が多尐上昇している． ○塩分濃度神田川・日本橋川では，白鳥橋まで高い塩分濃度が確認された．. 現況の土地利用形態においては山林地域から中間流が発生していることがわかる．山林地域が都市化すると流出量は増大する．. 凡例：市街地：畑地：水田：山林. 中川. 1.9. 1.9 2.3 1.9. 4.1. 観測前4日間無降雨観測採水時は下げ潮で流況は順流. 9/11 0:00. 1.6. 新河岸川. 回路図を用いた降雨流出計算の一例. 2.3. 13.2. 観測条件．. (h  D). 3.1. 1.6. 5km 至東京湾. 小菅水再生センター. 隅田川. 3.4. 1.8. 落合水再生センター. 葛西橋. 佃大橋. 2.5km. 感潮域. 平井大橋. 旧中川. 両国橋西河岸橋. 亀島川. 非感潮域. 2.3 1.8. 中野水再生センター美倉橋. 綾瀬川. 三河島水再生センター. 江古田川中川. 吾妻橋. ： 10.0mg/l～. 荒川. 石神井川. 昭和橋高戸橋. 中野水再生センター. ： 5.0～10.0mg/l. 小菅水再生センター堀切橋. 妙正寺川. 6.4 6.5. 三河島水再生センター. ： 0.0～3.0mg/l ： 3.0～5.0mg/l. 芝川水門. 浮間水再生センター. 綾瀬川. 石神井川江古田川. 8.1 4.0. 荒川. 小台橋. 新岩渕水門. 新河岸川新河岸水再生センター. 江北橋. 浮間水再生センター. BOD濃度（mg/l）. 5.2. 芝川水門新荒川大橋. 新河岸水再生センター. ○ ：実測の流量. q t   q h D q0  q h D. 斜面３. 全観測地点新荒川大橋. 全地表面流出量：現況の土地利用形態 (市街化率67％) ：市街化率70％：市街化率80％：市街化率90％. 75. 地表面流出量[m /s]. 降雨１. 都市河川感潮域として日本橋川，神田川，隅田川および荒川を対象として，①水質の水平分布特性，②水質の縦断・鉛直分布特性の2つの観点に着目し現地観測を行った．. 2001年9月10日～9月11日（台風15号） 0. dqs  as qs s (r t   q0  qs ) dt dq  a0 q (q0  q ) dt q0  K s 2 dq0 q  Ks q0  r t   q0  0   s   i  K s h  hk  dt h  hk. 10分間降雨強度[mm/10min]. ・分布型流出モデルを回路図として表現する新しい降雨流出計算手法を提案する. 都市河川感潮域における現地観測. 流出解析（都市・山地流域）. 構造的モデリングによる新しい降雨流出モデルの構築. Nakagawa. Elevation (m) by Adaprive grid for topography.. 10km from River mouth flow. Lower area of Nakagawa Basin. -1.0. 0.0. 1.0. 2.0. 3.0. 4.0. 5.0. 6.0. 1. 計測項目：水深，流速(2次元電磁流速計) 計測点：10断面，横断方向3地点，水深方向5地点. 4. ■浸水痕跡値 □地形適合格子. River. □矩形格子（50m）. 吾妻川 ◆ 利根川. ◆ ◆. ◆◆ ◆ ◆ ◆. 渡良瀬川. ◆. ◆. 15. ◆小貝川 ◆. 10. 50km. ◆ ◆ ◆◆. ◆. ◆. ◆. 潮位（m）. ◆ 八斗島 ◆ (181km)川俣 (153km)栗橋取手 (85km) (130km) :実河道区間 ◆ 佐原目吹 :擬似河道区間 ◆ (41km) ▲ (102km) ◆ :上流端流量の時系列太平洋 ▲ ▲ :下流端潮位変動東京湾 :流量観測地点. ◆. 5 0 2. 上流端境界条件サブ流域で求めた流量ハイドログラフ下流端境界条件. 1. 潮位データ. 0 50. 100. 時間（hour）. 1. 0.11. 0.11. 0.9. 0.1. 0.1. 0.09. 0.09. 0.08. 0.08. 0.07. 数値計算. 0.07. 0.06. 実験値. 0.06. 0.05. 0.05. 0.04. 0.04. 0.03. 0.03. 0.02. 0.02. 狭窄部. 0.01 0. 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 0.01. 10. 11. 実験水路上流端からの距離 [m]. ：芝浦：鹿島. 0. 0.12. 150. 12. 13. 14. 0. 15. 1/3. 20. 鬼怒川 ◆ ◆. 0.12. 河道中央におけるFroud数 [s/m ]. 沼田. (235km). ◆ ◆ ◆ ◆. 0 10 20 30 40 50. 降雨強度(mm/h). ◆ ◆ ◆ ◆. ◆. N. ◆. ◆ ◆ ◆◆ ◆ ◆. 流出高（mm/s）. ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆. 25. 河道中央における水深. ◆. [m]. ○河道網の上流端・下流端に与えた境界条件. ○計算に用いた利根川河道網. 1 0.9. 水路幅：90cm. 0.8. 実験値. 0.7. 0.7. 0.6. 0.6. 0.5. 0.5. 0.4. 0.4. 0.3. 0.3. 0.2. 0.2. 0.1. 0.1. 0 0. 狭窄部 1. 2. 3. 5. 数値計算. 0.8. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 実験水路上流端からの距離. 11 [m]. 水深、Frともに実験値と計算値がほぼ一致している. 12. 13. 14. 0 15. 地形適合格子の適用例. 拡大図. 0. flow 8km from River mouth. 3 (km). 計算結果. 地形適合格子を用いた計算は痕跡値を良好に再現できる. ○地形形状の表現方法が計算精度に支配的な影響を与える．地形適合格子の導入計算精度の向上計算負荷の軽減. □矩形格子に比べ、 7倍の高速演算が可能. ○予測計算の演算時間洪水継続時間 (h). CPU時間(s) 矩形格子（ 50m ）. 地形適合格子. 1986 洪水. 39. 231. 36. 1998 洪水. 107. 424. 65. 1999 洪水. 37. 145. 20. 利用計算機 CPU; PentiumIII850MHz， RAM; 512MB， OS; Windows2000 SP1. □地形適合格子と同等の解像度の矩形格子による計算より、約100～150倍高速！.

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