SCE-UA法を用いたTOPMODELパラメータの特性評価

概要

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近年,流域の地形特性が考慮され,集中定数型と分布定数型それぞれの特長が組み合わされたモデルとして,準分布定数型貯留モデルであるTOPMODELが注目されている.特に,近年の情報処理技術の向上によって様々な分野に応用されているGIS(Geo-graphicalInformationSystem;地理情報システム)を利用して流出解析を行える点が挙げられる.このTOPMODELは,地下水貯留部の水収支は集中定数型として扱い,地表流出および地下水涵養までを含めた表層および土壌部分は分割されたグリッドごとの分布定数型として扱うという特徴を持つ.このことにより,地下水は集中定数型の特長である単純な構造で表し,流路網を形成する地形や時空間的に変動する流出寄与域については分布定数型モデルにより表現することが可能となる.しかし,TOPMODELによる山地小流域での流出解析では,乾燥期間後の出水が再現されないという問題が指摘された.本研究では,問題の原因の一つに挙げられている最適化手法にGAに類似した進化の概念を取り入れ,新たに開発された集団混合の概念を組み合わせた最適値探索法であるSCEUA法を用いTOPMODELパラメータの最適化を行うとともに,TOPMODELの流量再現性について検討した.検討の結果,相対感度の絶対値が大きいパラメータについては,SCE-UA法,GAともに良好な結果を得ることができた.それに対して,相対感度の絶対値が小さいパラメータでは,SCE-UA法では良好な結果が得られたが,GAを用いると探索結果にばらつきが大きかった.モデルパラメータの最適化には,SCEUA法が有効であるといえる.しかしながら,TOPMODELの再現性はほとんど変わらず,最適化手法に原因があるのではなく,河道降雨などの影響であることが分かった.今後は,修正TOPMODEL(岡田ら,2005)にSCE-UA法を適用した場合や,TOPMODELの内部構造を検討することで,流量再現精度の改善が期待される.TOPMODEL is a storage-type semi-distributed-parameter model with advantages existing in each of the distributed-parameter and lumped-parameter models. It can consider the physical characteristics in the rainfall-runoff process in mountainous basins to some extent and has lately attracted considerable attention in the research field of rainfall-runoff analysis. In the TOPMODEL, water balance in groundwater storage is calculated by a simple lumpedparameter model. A basin area is horizontally divided into small square grids and phenomena in surface soil layers, such as surface runoff and groundwater recharge, are expressed by distributed- parameter models on each square grid. Time-varying runoff-contributing area during flood events can also be calculated in the distributed-parameter models by judging the generation of surface runoff from the soil moisture deficit in each square grid. In this paper, the characteristics of TOPMODEL parameters and the ability of TOPMODEL to estimate the observed discharge were discussed using a parameter optimization and a sensitivity analysis of parameters. Firstly, TOPMODEL parameters were optimally searched by SCE-UA method that is relatively new optimization method, and together by Simple Genetic Algorithm in order to comparing with. The SCE-UA method is the optimal search method that combines the concept of group mixture and is similar to genetic algorithms. The relative error was used in the parameter optimizations. The sensitivity analysis was then calculated using the relative sensitivity. The results indicated that the parameter optimization was successfully executed for the TOPMODEL parameters that had a relatively large value of the relative sensitivity and that the SCE-UA method was effective for the optimization of the TOPMODEL parameters.
九州大学の論文

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