衛星マイクロ波リモートセンシングによる水循環極端事象の監視と予測
【研究キーワード】
マイクロ波放射計 / データ同化 / 豪雨 / 渇水 / 水災害 / 気候変動 / 地球観測衛星 / 合成開口レーダ / マイクロ波リモートセンシング / 水循環モデル / 洪水
【研究成果の概要】
衛星マイクロ波放射計データを用いた２つの結合データ同化手法を開発、高度化した。一つは、大気と陸面を結合したメソスケール数値気象モデルを組み合わせて豪雨予測の精度向上を目指す大気－陸面結合データ同化手法(CALDAS)である。他方は、陸面水エネルギー収支と植生成長を組み合せた陸面モデルとを組み合わせて、農作支援を目指す陸面-植生結合衛星データ同化手法(CLVDAS)である。後者については、さらに衛星搭載合成開口レーダによる高分解能情報を組み合わせた空間的ダウンスケーリング手法を開発した。これらは、アジア・オセアニア、アフリカ、南北アメリカに適用され、有用性が確認された。
【研究の社会的意義】
国内外で激甚な豪雨災害が頻発し、深刻な渇水災害が長期化している。これらの現象は気候の変化に伴う水循環の極端事象の発生に関する理解や予測と一致しており、その監視・予測能力の向上が喫緊の課題である。本研究では、水循環の極端事象の監視・予測能力を向上して豪雨・渇水被害の軽減を目指して、豪雨については豪雨域の発生場所と強度の同化・予測精度の向上、渇水に関しては農作物被害に直接関係する根系層の土壌水分の推定精度の向上を、地上観測が十分でない地域においても適用可能で、様々な空間なスケールでの適用の可能性を有する衛星データ同化手法の開発と改良、適用に成功した。
【研究代表者】
小池 俊雄 国立研究開発法人土木研究所 土木研究所(水災害・リスクマネジメント国際センター) センター長
(Kakenデータベース) 【研究分担者】 |
| 澤田 洋平 | 東京大学 | 大学院工学系研究科(工学部) | 准教授 | (Kakenデータベース) |
| 浅沼 順 | 筑波大学 | 生命環境系 | 教授 | (Kakenデータベース) |
| 瀬戸 里枝 | 東京工業大学 | 環境・社会理工学院 | 助教 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【配分額】44,330千円 (直接経費: 34,100千円、間接経費: 10,230千円)