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
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
Section Motivation
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
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
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
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
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
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 (2050-2054) 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
Section Development of Hydrometeorological Prediction System
Subsection Mesoscale Meteorological Modeling
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
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
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
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
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
Subsection Distributed Hydrological Modeling
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
ダムサブモデル 天瀬ダムの水位流量図 Inflow 2000 1500 1000 500 0 0 50 100 150 200 250 Days of 2006 300 350 400 0 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) 50 40 Water level (m) 30 20 10 13 / 29
淀川流域の河川流量 高浜のハイドログラフ Discharge (cumec) 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 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) 10 20 30 40 50 60 70 14 / 29
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
Subsection Coupled Hydrometeorological Modeling
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
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) 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 Observed WRF SDP 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Days of 2006 0 20 40 60 80 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
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
Section Future Scenario of Yodo River Basin
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 : 2050 2054 現行シナリオ : 2006 19 / 29
気温変化 気温の季節毎の変化 Temperature Change (K) 1.5 1.0 0.5 0.0-0.5 - - 1.0 1.5 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
蒸発散量の変化 蒸発散量の月毎の変化 Evapotranspiration rate (mm/d) 5 2050 to 2054 2006 4 3 2 1 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
積雪の変化 積雪の月毎の変化 Snow depth (cm) 6 5 4 3 2 2050 to 2052 2006 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
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
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 3 0 0 20 5 20 3 10 6 10 Osaka Bay 15 10 Osaka Bay 9 20 12 0 0 10 20 30 40 50 25 0 0 10 20 30 40 50 15 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
河川流量変化 高浜のハイドログラフ Discharge (cumec) 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 SDP (2006) WRF (2050) WRF (2051) WRF (2052) WRF (2053) WRF (2054) Present }Future A1B Scenario Takahama Station 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 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
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
Section Summary
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
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