Outline 1 Motivation 2 Development of Hydrometeorological Prediction System Mesoscale Meteorological Modeling Distributed Hydrological Modeling Couple

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えのつまがみ
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1 気象水文統合モデル手法を用いた淀川流域の水循環評価 Kundan Lal Shrestha クンダンラルセレスタ大阪大学大学院工学研究科環境エネルギー工学専攻 March 9, 2010

2 Outline 1 Motivation 2 Development of Hydrometeorological Prediction System Mesoscale Meteorological Modeling Distributed Hydrological Modeling Coupled Hydrometeorological Modeling 3 Future Scenario of Yodo River Basin 4 Summary

3 Section Motivation

4 水循環 : 流域スケール水循環水の移動地球スケール広域スケール流域スケールと局所スケール流域スケールでの水循環水需給市街地整備と産業開発気候変動が水資源に及ぼす影響からのリスク 1 / 29

5 Motivation Development of Hydrometeorological Prediction System Future Scenario of Yodo River Basin Summary 淀川流域水資源問題淀川流域圏気候変動から水資源への潜在的リスク変動する降水傾向季節変動も含めて降雨量台風などの増加豪雨干ばつなどの上昇早期の融雪市街地整備と産業開発 2 / 29

6 目標主要目的気象水文統合モデル手法を用い気候変動が淀川流域の水資源に及ぼす影響の検討 Sub-theme 淀川流域の水循環のシミュレーション出来るような気象水文統合モデル手法の開発 3 / 29

7 本研究の最重要性気候変動による水資源問題に対処するための適応対策気候変動に伴うリスクを定める地球規模のモデリングだけに基づいて気候変動から水循環への局所的な影響が認められない気候変動からの局所的な影響を再現するには高解像度の地域モデルが最も必要である淀川流域につきましては気候変動の悪影響を受けやすい 4 / 29

8 なぜ流域スケールの統合モデルが必要なのか? Global Vs. Regional OBSERVED REGIONAL GLOBAL 水文モデルを将来の水循環評価に合わせて適応させる入力データの解像度を上げる高解像度の GCM 統計的ダウンスケーリング予報者 ( グローバル ) 予測値 ( 地域 ) ダイナミックダウンスケーリング地域気候モデルダイナミック整合性 5 / 29

9 水文気象学 : グローバルから流域スケールへネスティング Total Precipitation ( ) mm 3-km Mesh 9-km Mesh 27-km Mesh ダイナミックダウンスケーリング高空間解像度狭い範囲の領域山地と沿岸地域にも適応させるメソスケール気候側面境界条件が必要であるグローバルモデルを改良する 6 / 29

10 Section Development of Hydrometeorological Prediction System

11 Subsection Mesoscale Meteorological Modeling

12 メソスケールモデリングアプローチ高解像度のメソスケールモデル化 Weather Research and Forecasting (WRF) モデル Physics Components 放射微物理パラメタリゼーション地表面パラメタリゼーション対流パラメタリゼーション境界層パラメタリゼーションサブグリッド渦動拡散 7 / 29

13 気象モデルからの結果 TEMPERATURE WIND SPEED WIND DIRECTION 降水量の高度補正気温風向と風速太陽放射量サブグリッドダウンスケーリング十分な精度と相関 INSOLATION 8 / 29

14 淀川流域の全降水量月降水量と積算降水量 WRF モデルの結果は SDP( 観測データ ) に比べてより良い 9 / 29

15 Motivation Development of Hydrometeorological Prediction System Future Scenario of Yodo River Basin Summary 降水地形効果降水量に与える地形効果高度補正 WRFからは SDPよりも良い空間分布が得られる 10 / 29

16 メソスケールモデルの実用性淀川流域の高解像度気象モデル化気象変数 ( 気温風日射量など ) の正確な予測 WRF からは流域の降水量と降水量への地形効果も精密に予測された WRF からの結果は水文モデルにも使えるようになった 11 / 29

17 Subsection Distributed Hydrological Modeling

18 分布型水文モデリングアプローチ Precipitation Evapotranspiration Return flow Evapotranspiration upper Refill from liquid Soil liquid Ridge overflow Lateral ridge Soil water saturation level (flowable region) Soil liquid Groundwater flow infiltration (ponding region) Infiltration Vertical ridge infiltration Tank model Maximum design level Linear storage model Surcharge level Dam Flood capacity Service Water capacity Normal level Flood level Effective storage capacity Minimum level Sediment storage capacity Dam reservoir model 12 / 29

19 ダムサブモデル天瀬ダムの水位流量図 Inflow Days of Show Amagase Dam Outflow and inflow (m 3 /s) 2500 流量を水位が確実に予測された年流出量も正確に予測された Outflow Water level (SDP) Water level (Observed) Water level (m) / 29

20 淀川流域の河川流量高浜のハイドログラフ Discharge (cumec) Days of 2006 Show Takahama Station Model Observed 河川流量の満足な相関が得られた 0 Precipitation (mm/d) / 29

21 分布型水文モデルの実用性十分なダム操作ルール簡易的ダムモデルは将来シナリオでも使えるダムからの放流と河川流量の信頼出来る予測が可能高解像度分布型水文モデルは淀川流域の水循環評価にも使える 15 / 29

22 Subsection Coupled Hydrometeorological Modeling

23 水文モデルと気象モデルの結合 WRF Mesoscale Meteorological Model Incoming radiation flux Water vapor pressure Surface pressure Air temperature Precipitation Wind speed 3-km Grid 1-km Grid 一方向カップリング WRF と分布型水文モデルの一方向統合物理過程のシミュレーションが良くなる高解像度 ( グローバルから地域へ ) Evapotranspiration Model Rainfall-runoff Model Distributed Hydrological Model 16 / 29

24 気象水文統合モデルからの河川流量高浜のハイドログラフ Discharge (cumec) Observed WRF SDP Days of Precipitation (mm/d) 100 カップリングしたモデルからの結果も良いピーク流量は良くなる年流量のシミュレーション流量の違い : 空間変動 17 / 29

25 気象水文統合モデルの実用性気象水文統合モデルは実測データを使用する水文モデルの代わりに確信して使える Atmosphere= Hydrology カップリングアプローチは確かに淀川流域の水循環評価に適している 18 / 29

26 Section Future Scenario of Yodo River Basin

27 将来シナリオ気候変動シナリオ Community Climate System Model (CCSM) の IPCC の将来シナリオのグローバルデータ IPCC SRES A1B 将来気候変動シナリオ : 一般の将来シナリオ WRF モデル : 初期化は初めに 1 回将来シナリオ : 現行シナリオ : / 29

28 気温変化気温の季節毎の変化 Temperature Change (K) Annual Average WINTER SPRING SUMMER AUTUMN 気温が上昇している傾向気温上昇の原因は主に地球温暖化である 20 / 29

29 蒸発散量の変化蒸発散量の月毎の変化 Evapotranspiration rate (mm/d) to 蒸発散量は冬と春に少し増えそうである 0 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Month 21 / 29

30 積雪の変化積雪の月毎の変化 Snow depth (cm) to 積雪は 2050 から 2052 まで減少し 2052 から 2054 まで増加しそうである 1 0 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Month 22 / 29

31 全流域の降水量の変化月降水量と積算降水量 Monthly Precipitation (mm) } Present Future A1B Scenario Months Accumulated Precipitation (mm) 年降水量があまり変わらない 2052 年の低降水量時間的変化早期に始まる雨季 23 / 29

32 強雨の頻度変化 No. of Heavy Precipitation Events }Present Future A1B Scenario 全メッシュの強雨降水量 > 5 mm/d Months 強雨の時期が変わりそう長い乾期洪水のリスク : 恐らく存在し続ける洪水リスクは年間の早期に高くなりそう 24 / 29

降水強度と乾燥期の変化降水強度の変化乾燥日の変化 50 Difference in precipitation intensity (2050-2006) 25 50 Difference in dry days (2050-2006) 15 Sea of Japan 20 Sea of Japan 12 40 15 40 9 30 Lake Biwa 10 5 30 Lake Biwa 6

33 降水強度と乾燥期の変化降水強度の変化乾燥日の変化 50 Difference in precipitation intensity ( ) Difference in dry days ( ) 15 Sea of Japan 20 Sea of Japan Lake Biwa Lake Biwa Osaka Bay Osaka Bay Wet days P > 10 mm/day Precipitation Intensity: Annual total precipitation number of wet days 乾燥日 P < 0.5 mm/day 極端なイベント 25 / 29

34 河川流量変化高浜のハイドログラフ Discharge (cumec) SDP (2006) WRF (2050) WRF (2051) WRF (2052) WRF (2053) WRF (2054) Present }Future A1B Scenario Takahama Station Days of Year ピーク流量 : 減少しているが現在より早期に起こりそうである水循環水資源と水管理にもかなり影響がある 26 / 29

35 淀川流域の水循環評価の主要な結果淀川流域の水循環の将来シナリオ :5 年間の評価淀川流域の水循環 : 気候変動によるかなり変化する流域の降水量 : 全降水量はあまり変化しないが局所的で極端なイベントが変化する河川流量 : 通常より早くピークが発生しやすい 27 / 29

36 Section Summary

37 結論メソスケール気象モデルと分布型水文モデルを結合することにより流域の水循環が確実に予測された淀川流域の水循環評価により気候変動が水資源に大きい影響を与えられるこどを確かめた総体的結論気象水文統合モデル手法は地域モデル化に適し流域の総合水資源アセスメントにも必要であるその結果気候変動から水資源へのリスクの予防に必要な対策に関する指針も実現することが出来る 28 / 29

38 今後の研究の展望将来シナリオの長期間シミュレーション他の気候変動シナリオの評価琵琶湖のモデル水文モデルから気象モデルへのフィードバック気候変動が水質に及ぼす影響水循環評価を水資源総合管理に適応する 29 / 29

2013SuikoMain.dvi

2013SuikoMain.dvi , 57 213 2 WATER RESOURCES PROJECTION AT THE PASAK RIVER BASIN IN THAILAND UNDER A CHANGING CLIMATE 1 2 3 4 5 Y. TACHIKAWA, Y. FUJITA, M. SHIIBA, K. YOROZU and S. KIM 1 ( ) ( 615-854 C1) 2 ( ) J-POWER