原文を見る>>> 【事例チュートリアル】R+VICモデル融合実用技術応用と将来の気候変動モデル予測
気候変動の問題がますます深刻になる今日、治水計画や将来予測において水文モデルはかけがえのない重要な役割を果たしています。現在、工学実務と科学研究の両方において、SWAT/HSPF/HEC-HMS などのよく知られた水文学モデルが多数あります。これらのソフトウェアにはそれぞれ利点がありますが、適用できる規模が主に中小規模の流域であるため、気候変動が水文プロセスに及ぼす影響を予測するには十分ではありません。VIC モデルは大規模な半分布水文モデルであり、もともと大規模な流域の水文プロセスをシミュレートするために設計されました。土地と大気のエネルギー フラックスを計算し、土壌特性と土地利用の影響を考慮することができます。湖/湿地モジュールは、植生条件、炭素循環、その他のプロセスをモデルに組み込むこともでき、これらの特性により、VIC は将来の気候変動下での大規模な地表の影響に非常に適しています。一方、VIC は Windows システムをネイティブにサポートしておらず、インターフェイスがないため、モデルの学習に大きな障害が生じます。
【簡単な説明】：
トピック 1: VIC モデルの原理と特徴
1. VIC モデルの各モジュールの主原理
2. VIC モデルの特徴と利点
3. VIC モデルの適用範囲とその制限事項
4. VIC モデルの主な入出力ファイルの分析
包括的なケース 1: QGIS に基づく VIC モデルのモデリング
1. Windows 版 VIC モデルのインストールと問題解決方法
2. QGIS の DEM 処理
3. 土壌データの取得と QGIS の処理
4. QGIS と R 言語による気象データの共同処理とさまざまな補間方法
5. QGIS と R による VIC モデルの後処理対処する
トピック 2: VIC モデルの校正検証
1. モデルの校正・検証とは何か、注意点
2. 自動校正・検証の手順と必要なツール
3. パラメータの感度解析方法
4. パラメータの不確実性解析方法
5. プロキシモデルとガウス過程モデル
包括的なケース 2: R 言語に基づく VIC パラメータの調整と最適化
1. R 言語による VIC モデルの操作方法
2. VIC モデルパラメータの大域感度解析 (Morris and Sobol 法)
3. VIC モデルパラメータの最適化
4. VIC モデルパラメータの不確実性 (GLUE)
5. R 言語におけるガウス過程 (ベイジアン最適化) モデル
トピック 3: リモートセンシング技術と将来の気候変動
1. リモートセンシング技術とその原理の紹介
2. CMIP6 データの特徴と各シナリオの紹介
3. 気象データの統計的ダウンスケーリング手法
4. 将来の気象データの修正手法
包括的なケース 3: VIC モデルを使用して将来の気候が水文学体制に及ぼす影響を評価する
1. R 言語による気象データの分析と処理
2. QGIS と R 言語を使用した統計的ダウンスケーリング
3. 気象データの修正
4. リモートセンシング データ駆動型 VIC モデル
5. CMIP6 データ駆動型 VIC モデル
6. シナリオ結果の比較分析
その他の関連する推奨事項:
新ガイドラインにおける治水評価書作成手法と治水モデル実践技術
EFDCモデリング手法と地表水環境評価、水源区分、下水口実証における技術応用の実践
水環境影響評価・治水評価・下水道実証事業における数理モデルの応用
水文および水保全専門ソフトウェア モデル: SWAT、SWMM、HEC-RAS、AQUATOX、HSPF、Delft3D、FVCOM、HYPE など。