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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90007018
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90007018 (fulltext)
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6.08 MB
2
メタデータ
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メタデータID
90007018
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
Ensemble flood simulation for a small dam catchment in Japan using nonhydrostatic model rainfalls - Part 2: Flood forecasting using 1600-member 4D-EnVar-predicted rainfalls
著者
Kobayashi, Kenichiro ; Duc, Le ; Apip ; Oizumi, Tsutao ; Saito, Kazuo
著者ID
A0439
研究者ID
1000060420402
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=453d881bb9e2f37c520e17560c007669
著者名
Kobayashi, Kenichiro
小林, 健一郎
コバヤシ, ケンイチロウ
所属機関名
都市安全研究センター
著者名
Duc, Le
著者名
Apip
著者名
Oizumi, Tsutao
著者名
Saito, Kazuo
収録物名
Natural Hazards and Earth System Sciences
巻(号)
20(3)
ページ
755-770
出版者
Copernicus Publications
刊行日
2020-03-23
公開日
2020-04-15
抄録
This paper is a continuation of the authors' previous paper (Part 1) on the feasibility of ensemble flood forecasting for a small dam catchment (Kasahori dam; approx. 70 km(2)) in Niigata, Japan, using a distributed rainfall-runoff model and rainfall ensemble forecasts. The ensemble forecasts were given by an advanced four-dimensional, variational-ensemble assimilation system using the Japan Meteorological Agency nonhydrostatic model (4D-EnVar-NHM). A noteworthy feature of this system was the use of a very large number of ensemble members (1600), which yielded a significant improvement in the rainfall forecast compared to Part 1. The ensemble flood forecasting using the 1600 rainfalls succeeded in indicating the necessity of emergency flood operation with the occurrence probability and enough lead time (e.g., 12 h) with regard to an extreme event. A new method for dynamical selection of the best ensemble member based on the Bayesian reasoning with different evaluation periods is proposed. As the result, it is recognized that the selection based on Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) does not provide an exact discharge forecast with several hours lead time, but it can provide some trend in the near future.
カテゴリ
都市安全研究センター
学術雑誌論文
権利
© Author(s) 2020.
This work is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 License.
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
ISSN
1561-8633
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eISSN
1684-9981
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DOI
https://doi.org/10.5194/nhess-20-755-2020
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