JP7337361B2

JP7337361B2 - 多点並行修正に基づく分布型水文モデルパラメータの較正方法

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Publication number: JP7337361B2
Application number: JP2022517315A
Authority: JP
Inventors: 会超戴; 浩王; 文娟常; 暁輝雷; 定国蒋; 海波馬; ▲ユー▼ 王; 登華厳; 冀劉; 汗青趙
Original assignee: China Three Gorges University CTGU
Current assignee: China Three Gorges University CTGU
Priority date: 2020-08-20
Filing date: 2021-04-22
Publication date: 2023-09-04
Anticipated expiration: 2041-04-22
Also published as: GB2601282B; CN111985106B; GB202203415D0; CN111985106A; GB2601282A; WO2022016931A1; JP2022548294A

Description

本発明は、水文予測の分野、特に多点並行修正に基づく分布型水文モデルパラメータの較正方法に関する。

現在、流域水文モデルの構築と水文モデルパラメータの較正は、貯水池調節や水資源管理などの課題を検討するための不可欠なステップの１つになっている。

目下広く用いられている水文モデルパラメータの較正方法は、流域出口断面の流量プロセスを変数としてパラメータ較正の目的関数を築き、さまざまな最適化算法又は並行算法で水文モデルパラメータを較正することである。最適化算法を直接採用して流域出口断面の流量プロセスを変数として目的関数を築く方法には、計算機メモリに対してより高い要件且つより長い計算最適化の時間がある。流域面積が大きい場合、通常の計算機がメモリ不足になるので最適化算法を通常中断し、最適化パラメータを提供できなくなる。また、得られたモデルパラメータは、流域出口断面全体の単一点において測定された流量プロセスに従ってのみ較正を行うため、得られたパラメータは、流域内の各サブ流域における流出生成と合流の実際特性を反映できない可能性がある。

本発明は、先行技術における上記の問題を解決するために、多点並行修正に基づく分布型水文モデルパラメータの較正方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の解決手段は以下のとおりである。
研究対象となる流域内の雨量観測所及び水文観測所の位置及び対応する観測データを集めて研究対象となる流域のＤＥＭマップと土地利用マップを得、前記研究対象となる流域のＤＥＭマップに対して分析を行って前記研究対象となる流域内の流域サーフェスファイルを得、前記研究対象となる流域をいくつかのサブ流域に分割して各サブ流域内における雨量観測所及び各雨量観測所の重みを得、前記研究対象となる流域の土地利用マップに対して分析を行って前記研究対象となる流域内の各サブ流域の不浸透率を得るステップＳ１と、
水文ユニットを前記流域サーフェスファイルに加えて流域モデルを生成し、各水文ユニットに対応する計算方法を選択するステップＳ２と、
洪水降雨ごとの流出プロセス中における各サブ流域の降雨プロセス及び各サブ流域内の各水文観測所断面の流量プロセスを決めるステップＳ３と、
前記研究対象となる流域をいくつかのパラメータ較正ユニットに分割し、前記パラメータ較正ユニットのために計算ルールを作成するステップＳ４と、
各パラメータ較正ユニットに対応する目的関数を選定し、最適化算法を適用して各パラメータ較正ユニットの目的関数の最小値を並行取得し、各パラメータ較正ユニットによって得られた目的関数の最小値を纏めて前記研究対象となる流域の水文モデルの最適化パラメータを得るステップＳ５と、
を含む多点並行修正に基づく分布型水文モデルパラメータの較正方法。

好ましくは、前記ステップＳ１は、
前記研究対象となる流域内において観測データを備えた雨量観測所及び水文観測所の位置情報と前記雨量観測所及び前記水文観測所に対応する観測データを集めて、不均等な時間間隔を備えた観測データを時間ごとの観測データに補間方法で変換し、前記研究対象となる流域のＤＥＭマップと土地利用マップを得るサブステップＳ１１と、
ＧＩＳソフトウェアで前記ＤＥＭマップに対して水文分析を行って前記研究対象となる流域内の流域サーフェスファイルを得るサブステップＳ１２と、
流域分割方法により、前記研究対象となる流域をいくつかのサブ流域に分割し、前記研究対象となる流域内の主流とより大きな支流において測定データを備えた水文観測所及び貯水池を全て各サブ流域の出口位置に分布させることを確かにするサブステップＳ１３と、
前記研究対象となる流域の雨量観測所に基づいてティーセン多角形を描いて前記研究対象となる流域内の各サブ流域における雨量観測所と各雨量観測所の重みを得るサブステップＳ１４と、
ＧＩＳソフトウェアで土地利用マップを分析し、前記研究対象となる流域内の各サブ流域の不浸透率を得るサブステップＳ１５と、
を具体的に含む。

好ましくは、前記研究対象となる流域をサブ流域に分割する場合、前記水文観測所及び／又は前記貯水池をサブ流域の出口断面として用いる。

好ましくは、前記ステップＳ２は、前記水文ユニットを前記流域サーフェスファイルに加えて流域モデルを生成し、対応する計算方法を各水文ユニットに配置し、前記水文ユニットは貯水池ユニットや河川ユニットやサブ流域ユニットや合流ユニットを含める具体的な内容を有する。

好ましくは、前記ステップＳ３は、
前記研究対象となる流域の出口断面の流出プロセスと各雨量観測所の降雨プロセスに従って、降雨流出模擬のスタートストップ時刻を決めるサブステップＳ３１と、
各サブ流域内の表面雨量で各サブ流域の降雨プロセスを表し、前記サブ流域内の表面雨量は、そのサブ流域中の各雨量観測所の降水量データと各雨量観測所のティーセン多角形重みとの相乗積に基づいて決められるサブステップＳ３２と、
各水文観測所の流量プロセスは１時間ごとの流量プロセスを採用するサブステップＳ３３と、
を具体的に含む。

好ましくは、前記ステップＳ４は、
観測データを備えた水文観測所の位置に応じて前記研究対象となる流域をいくつかのパラメータ較正ユニットに分割し、前記パラメータ較正ユニットは、少なくとも１つのサブ流域を含み、各パラメータ較正ユニットの出口断面が観測データを備えた水文観測所であることを確かにするサブステップＳ４１と、
貯水池の実際流出量を採用することにより、前記出口断面が貯水池ユニットであるサブ流域の流出プロセスを取り替えるサブステップＳ４２と、
他のパラメータ較正ユニットが流入しているパラメータ較正ユニットに対して、前記他のパラメータ較正ユニットの出口断面流量は、観測された流量をその対応する流出データ、即ち流量の入れたパラメータ較正ユニットの流入データとして用いられるサブステップＳ４３と、
を具体的に含む。

好ましくは、前記ステップＳ５は、
各パラメータ較正ユニットは、各自の流域水文予測の要求に応じて適切な水文モデルパラメータを選択して目的関数を較正し、前記目的関数は、ピーク値誤差百分比関数又は平均加重根二乗平均誤差関数であり、ピーク値流量に対して制限計画及び設計を行う必要がある場合、前記ピーク値誤差百分比関数を目的関数として選定し、洪水プロセスの全体的な状況を反映して洪水ピークの流量の模擬に焦点を当てる必要がある場合、前記平均加重根二乗平均誤差関数を目的関数として選定し、前記ピーク値誤差百分比関数と前記平均加重根二乗平均誤差関数を式に示すサブステップＳ５１と、
[ｆ_１はピーク値誤差百分比関数であり、ｑ_ｓ（ｐｅａｋ）は計算予定のピーク値、ｑ_ｏ（ｐｅａｋ）は測定ピーク値、ｆ_２は平均加重根二乗平均誤差関数であり、ＮＱは計算予定のハイドログラフの縦座標の数、ｑ_ｏ（ｉ）はｉ期間目の期末の測定流量、ｑ_ｓ（ｉ）はｉ期間目の期末の計算予定の流量、ｉは時間系列である]
各パラメータ較正ユニットに対して、それぞれ最適化算法を適用していた１つの計算機を用いることにより各目的関数の最小値を並行に見つけて前記研究対象となる流域の水文モデルにパラメータ較正ができ、各目的関数の最小値は、各パラメータ較正ユニットによって較正された最適化パラメータであり、各パラメータ較正ユニットによって較正された最適化パラメータを纏めて前記研究対象となる流域の水文モデルの最適化パラメータを得るサブステップＳ５２と、
を具体的に含む。

本発明の有益な効果は次のとおりである。１.研究対象となる流域は、測定データを備えた水文観測所の分布に応じて複数のパラメータ較正ユニットに分割され、その出口断面における水文観測所によって測定された流量プロセスに従って複数の計算機で様々なパラメータ較正ユニットを修正し較正し、較正効率を向上させる。２.計算機の性能がそれほど高くない場合でも、簡単な操作で流出生成と合流の実際特性を反映できる水文モデルパラメータを得る。３.並行言語ＭＰＩに基づく並行算法は、感度分析と多目標較正用プログラムをエンコードするのに用いられ、結合水文モデルのオープンソースコードにより全体的な感度分析方法に基づいて得られた感度パラメータは、多目標較正に用いられて最適解を得るため、並行算法の応用は、パラメータ較正効率を大幅に向上させ、パラメータを最適化するための時間を大いに節約する。

本発明による実施例における方法の流れ図である。は、本発明による実施例における臨沂上流流域内の雨量観測所の分布図である。本発明による実施例における臨沂上流流域内の水文観測所の分布図である。本発明による実施例における臨沂上流流域内の貯水池の分布図である。本発明による実施例における臨沂上流流域内のサブ流域の分割図である。本発明による実施例における臨沂上流流域内のティーセン多角形の分割図である。本発明による実施例における臨沂上流流域内の水文モデルの概略図である。本発明による実施例における葛溝上流流域内のパラメータ較正ユニットにおける測定流量と計算流量との間の比較チャートである。本発明による実施例における高里上流流域内のパラメータ較正ユニットにおける測定流量と計算流量との間の比較チャートである。本発明による実施例における角沂上流流域内のパラメータ較正ユニットにおける測定流量と計算流量との間の比較チャートである。本発明による実施例における臨沂上流流域内から他の３つのパラメータ較正ユニットを除いて残っている部分における測定流量と計算流量との間の比較チャートである。本発明による実施例における臨沂上流流域内の全体的な較正効果チャートである。

本発明の目的、技術的解決策及び利点をより明確にするために、次に添付の図面を参照して本発明を更に詳細に説明する。本明細書に記載の具体的な実施形態は、本発明を説明するためにのみ使用され、本発明を限定するものではないことを理解されるべきである。

（実施例１）
本実施例は、図１に示されたように、多点並行修正に基づく分布型水文モデルパラメータの較正方法を提供する。

研究対象となる流域内の雨量観測所及び水文観測所の位置及び対応する観測データを集めて研究対象となる流域のＤＥＭマップと土地利用マップを得、前記研究対象となる流域のＤＥＭマップに対して分析を行って前記研究対象となる流域内の流域サーフェスファイルを得、前記研究対象となる流域をいくつかのサブ流域に分割して各サブ流域内における雨量観測所及び各雨量観測所の重みを得、前記研究対象となる流域の土地利用マップに対して分析を行って前記研究対象となる流域内の各サブ流域の不浸透率を得るステップＳ１と、
水文ユニットを前記流域サーフェスファイルに加えて流域モデルを生成し、各水文ユニットに対応する計算方法を選択するステップＳ２と、
洪水降雨ごとの流出プロセス中における各サブ流域の降雨プロセス及び各サブ流域内の各水文観測所断面の流量プロセスを決めるステップＳ３と、
前記研究対象となる流域をいくつかのパラメータ較正ユニットに分割し、前記パラメータ較正ユニットのために計算ルールを作成するステップＳ４と、
各パラメータ較正ユニットに対応する目的関数を選定し、最適化算法を適用して各パラメータ較正ユニットの目的関数の最小値を並行取得し、各パラメータ較正ユニットによって得られた目的関数の最小値を纏めて前記研究対象となる流域の水文モデルの最適化パラメータを得るステップＳ５と、
を含む。

本実施例で、その方法は、データを収集し処理する部分と、流域モデルを生成する部分と、洪水降雨ごとの流出プロセス中における各サブ流域の降雨プロセス及び流域内の各水文観測所断面の流量プロセスを決める部分と、研究対象となる流域を並行パラメータ較正ユニットに分割し、計算ルールを作成する部分と、最適化目的関数を選定し、目的関数の最小値を見つける部分とを含める５つの部分を具体的に含む。

一、データを収集し処理する部分
本実施例で、ステップＳ１は第１部分に対応する、
前記研究対象となる流域内において観測データを備えた雨量観測所及び水文観測所の位置情報と前記雨量観測所及び前記水文観測所に対応する観測データを集めて、不均等な時間間隔を備えた観測データを時間ごとの観測データに補間方法で変換し、前記研究対象となる流域のＤＥＭマップと土地利用マップを得るサブステップＳ１１と、
ＧＩＳソフトウェアで前記ＤＥＭマップに対して水文分析を行って前記研究対象となる流域内の流域サーフェスファイルを得るサブステップＳ１２と、
流域分割方法により、前記研究対象となる流域をいくつかのサブ流域に分割し、前記研究対象となる流域内の主流とより大きな支流において測定データを備えた水文観測所及び貯水池を全て各サブ流域の出口位置に分布させることを確かにするサブステップＳ１３と、
前記研究対象となる流域の雨量観測所に基づいてティーセン多角形を描いて前記研究対象となる流域内の各サブ流域における雨量観測所と各雨量観測所の重みを得るサブステップＳ１４と、
ＧＩＳソフトウェアで土地利用マップを分析し、前記研究対象となる流域内の各サブ流域の不浸透率を得るサブステップＳ１５と、
を具体的に含む。

本実施例では、前記研究対象となる流域をサブ流域に分割する場合、前記水文観測所及び／又は前記貯水池をサブ流域の出口断面として用いる。

本実施例では、不浸透率が水文モデル中の物理学意味を有する固定パラメータであるため、ステップＳ１５で水文モデルの最適化パラメータを次に見つけるために、各サブ流域の不浸透率を計算する必要がある。

二、流域モデルを生成する部分
本実施例で、ステップＳ２は、第２部分に対応し、水文ユニットを前記流域サーフェスファイルに加えて流域モデルを生成し、対応する計算方法を各水文ユニットに配置し、前記水文ユニットは貯水池ユニットや河川ユニットやサブ流域ユニットや合流ユニットなどを含める具体的な内容を含む。

本実施例で、水文ユニットには様々な計算方法がある。例えば、サブ流域ユニットには、流出計算方法や合流計算方法や基底流計算方法を設ける必要があり、河川ユニットには河川洪水演算方法を設ける必要があり、貯水池ユニットには貯水池流出量計算方法を設ける必要がある。このようにすると、水文ユニットは、それぞれ様々な計算方法で対応する計算を実行してステップＳ３の計算準備をする。

三、洪水降雨ごとの流出プロセス中における各サブ流域の降雨プロセス及び流域内の各水文観測所断面の流量プロセスを決める部分
本実施例で、ステップＳ３は、第３部分に対応する、
前記研究対象となる流域の出口断面の流出プロセスと各雨量観測所の降雨プロセスに従って、降雨流出模擬のスタートストップ時刻を決めるサブステップＳ３１と、
各サブ流域内の表面雨量で各サブ流域の降雨プロセスを表し、前記サブ流域内の表面雨量は、そのサブ流域中の各雨量観測所の降水量データと各雨量観測所のティーセン多角形重みとの相乗積に基づいて決められるサブステップＳ３２と、
各水文観測所の流量プロセスは１時間ごとの流量プロセスを採用するサブステップＳ３３と、
を具体的に含む。

つまり、ステップＳ３には、具体的に次の３つのステップを備える。最初に、研究対象となる流域の出口断面の流出プロセスと各雨量観測所の降雨プロセスに従って、降雨流出模擬のスタートストップ時刻を決める。次にサブ流域内の表面雨量で各サブ流域の降雨プロセスを表し、表面雨量は、各雨量観測所において以前に得られた１時間ごとの降水量データと各雨量観測所のティーセン多角形重みとの相乗積に基づいて決められる。最後に、各水文観測所の流量プロセスは１時間ごとの流量プロセスを採用する。

四、研究対象となる流域を並行パラメータ較正ユニットに分割し、計算ルールを作成する部分
本実施例で、ステップＳ４は、第４部分に対応する、
観測データを備えた水文観測所の位置に応じて前記研究対象となる流域をいくつかのパラメータ較正ユニットに分割し、前記パラメータ較正ユニットは、少なくとも１つのサブ流域を含み、各パラメータ較正ユニットの出口断面が観測データを備えた水文観測所であることを確かにするサブステップＳ４１と、
貯水池の実際流出量を採用することにより、前記出口断面が貯水池ユニットであるサブ流域の流出プロセスを取り替えるサブステップＳ４２と、
他のパラメータ較正ユニットが流入しているパラメータ較正ユニットに対して、前記他のパラメータ較正ユニットの出口断面流量は、観測された流量をその対応する流出データ、即ち流量の入れたパラメータ較正ユニットの流入データとして用いられるサブステップＳ４３と、
を具体的に含む。

本実施例で、研究対象となる流域をパラメータ較正ユニットに分割する部分は、水文観測所の位置に応じて研究対象となる流域をいくつかのパラメータ較正ユニットに分割し、これらのパラメータ較正ユニットは、それぞれ１つ以上のサブ流域を含め、その出口位置に観測データがある水文観測所である必要があるという具体的な内容を有する。

本実施例で、パラメータ較正ユニットの計算ルールを作成する部分は、貯水池の実際流出量を採用することにより、出口断面が貯水池ユニットであるサブ流域の流出プロセスを処理し、他のパラメータ較正ユニットが流入しているパラメータ較正ユニットに対して、前記他のパラメータ較正ユニットの出口断面流量は、観測された流量をその対応する流出データ、即ち流量の入れたパラメータ較正ユニットの流入データとして用いられるという内容を含む。

五、最適化目的関数を選定し、目的関数の最小値を見つける部分
本実施例で、ステップＳ５は、第５部分に対応する、
各パラメータ較正ユニットは、各自の流域水文予測の要求に応じて適切な水文モデルパラメータを選択して目的関数を較正し、前記目的関数は、ピーク値誤差百分比関数又は平均加重根二乗平均誤差関数であり、ピーク値流量に対して制限計画及び設計を行う必要がある場合、前記ピーク値誤差百分比関数を目的関数として選定し、洪水プロセスの全体的な状況を反映して洪水ピークの流量の模擬に焦点を当てる必要がある場合、前記平均加重根二乗平均誤差関数を目的関数として選定し、前記ピーク値誤差百分比関数と前記平均加重根二乗平均誤差関数を式に示すサブステップＳ５１と、
[ｆ_１はピーク値誤差百分比関数であり、ｑ_ｓ（ｐｅａｋ）は計算予定のピーク値、ｑ_ｏ（ｐｅａｋ）は測定ピーク値、ｆ_２は平均加重根二乗平均誤差関数であり、ＮＱは計算予定のハイドログラフの縦座標の数、ｑ_ｏ（ｉ）はｉ期間目の期末の測定流量、ｑ_ｓ（ｉ）はｉ期間目の期末の計算予定の流量、ｉは時間系列である]
各パラメータ較正ユニットに対して、それぞれ最適化算法を適用していた１つの計算機を用いることにより各目的関数の最小値を並行に見つけて前記研究対象となる流域の水文モデルにパラメータ較正ができ、各目的関数の最小値は、各パラメータ較正ユニットによって較正された最適化パラメータであり、各パラメータ較正ユニットによって較正された最適化パラメータを纏めて前記研究対象となる流域の水文モデルの最適化パラメータを得るサブステップＳ５２と、
を具体的に含む。

本実施例は、各パラメータ較正ユニットに対してステップＳ４で決められた計算ルールを採用し、最適化算法を適用していた複数の計算機を用いることにより、各目的関数の最小値を並行に見つけて水文モデルに並行パラメータ較正を行い、次に各パラメータ較正ユニットによって較正された最適化パラメータを纏めて研究対象となる流域の水文モデルの最適化パラメータ集合を得る内容を含む。

本実施例で、本方法は、並行言語ＭＰＩに基づいて、感度分析と多目標較正用プログラムをエンコードするのに用いられ、結合水文モデルのオープンソースコードにより全体的な感度分析方法に基づいて得られた感度パラメータは、多目標較正に用いられて最適解を得るため、複数の計算機において並行計算を行ってパラメータ較正効率を大幅に向上させる。

（実施例２）
この実施例では、山東沂河の臨沂水文観測所の上流流域の水文モデルのパラメータ較正を例として、本発明のパラメータ較正方法の実施プロセス及び達成された効果を具体的に説明する。

臨沂水文観測所は、集水面積が１０３１５ｋｍ^２であり、川の長さはで２２７．８ｋｍである。その地形は、西北に高く、東南の平野に向かって傾斜している。沂河上流の複雑な地形により、多くの支流は形成されている。２００ｋｍ^２を超える集水面積を有する臨沂水文観測所の上流に位置する一級支流は、東ブン河や蒙河やハン河やスウ河や柳青河を含める。流域内において山岳面積は約６８％を占め、平野面積は約３２％を占めている。沂河流域は、温帯季節風大陸性気候に属し、流域の年間平均降水量は８１３ｍｍであり、洪水期の降水量は６００ｍｍであり、年間降水量の約７３．９％を占める。沂河の上流流域には２１座の雨量観測所があり、本流とより大きな支流には６座の水文観測所があり、５座の大型貯水池がある。臨沂上流流域には雨量観測所の分布図を図２に、水文観測所の分布図を図３に、貯水池の分布図を図４に、それぞれ示す。本実施例は、２０１７年７月１４日の午前１時から２０１７年７月２０日の午後３時までをスタートストップ時刻とする臨沂上流流域の２１座の雨量観測所の降水量データ及び臨沂や葛溝や高里や角沂を含める４座の水文観測所の流量データに基づいて、臨沂上流流域の水文モデルに対してパラメータ較正を行う。多点並行修正に基づく分布型水文モデルパラメータの較正方法は、次のステップを備える。

一、データを収集し処理するステップ
臨沂上流流域を研究対象となる流域として２０１７年７月１４日の午前１時から２０１７年７月２０日の午後３時までの臨沂上流流域の２１座の雨量観測所の降水量データ及び臨沂や葛溝や高里や角沂を含める４座の水文観測所の流量データを集め、これらのデータを不均等な時間間隔データから１時間ごとのデータに補間する。研究対象となる流域のＤＥＭマップと土地利用マップを収集し、ＧＩＳソフトウェアでＤＥＭマップに対して水文分析を行い、研究対象となる流域内の流域サーフェスファイルを得、流域分割方法により研究対象となる流域をいくつかのサブ流域に分割し、研究対象となる流域内の主流とより大きな支流において測定データを備えた水文観測所及び貯水池を全て各サブ流域の出口位置に分布させることを確かにする（サブ流域の分割図については、図５を参照）。ＧＩＳソフトウェアで土地利用マップを分析し、研究対象となる流域内の各サブ流域の不浸透率を得る。研究対象となる流域の雨量観測所に基づいてティーセン多角形を描いて研究対象となる流域内の各サブ流域における影響を受けた雨量観測所とそれぞれの重みを得る（研究対象となる流域のティーセン多角形については、図６を参照）。

二、流域モデルを生成するステップ
水文ユニットを流域サーフェスファイルに加えて流域モデルを生成し、各水文ユニットに対応する計算方法を選定し、前記水文ユニットは貯水池ユニットや河川ユニットやサブ流域ユニットや合流ユニットなどを含める（築かれた臨沂上流流域の流域モデルについては、図７を参照）。

三、洪水降雨ごとの流出プロセス中における各サブ流域の降雨プロセス及び流域内の各水文観測所断面の流量プロセスを決めるステップ
１、研究対象となる流域の出口断面の流出プロセスと各雨量観測所の降雨プロセスに従って、降雨流出模擬のスタートストップ時刻を２０１７年７月１４日の午前１時から２０１７年７月２０日の午後３時までと決める。

２、サブ流域内の表面雨量で各サブ流域の降雨プロセスを表し、表面雨量は、ステップＳ１に得られた各雨量観測所における１時間ごとの降水量データと各雨量観測所のティーセン多角形重みとの相乗積に基づいて決められる。

３、各水文観測所の流量プロセスは１時間ごとの流量プロセスを採用する。

四、研究対象となる流域を並行パラメータ較正ユニットに分割し、計算ルールを作成するステップ
１、研究対象となる流域をパラメータ較正ユニットに分割するサブステップ：
観測データを備えた水文観測所の位置に応じて研究対象となる流域を４つのパラメータ較正ユニットに分割し、これは、それぞれ葛溝上流流域、高里上流流域及び角沂上流流域であり、並びに臨沂上流流域から上記の３つのパラメータ較正ユニットを除いて残った流域部分（即ち、Ｗ１７１０サブ流域）である。

２、パラメータ較正ユニットの計算ルールを作成するサブステップ：
Ａ、貯水池の実際流出量を採用することにより、出口断面が貯水池ユニットである５つサブ流域（それぞれ、田荘貯水池、跋山貯水池、岸堤貯水池、唐村貯水池及び許家村貯水池）の流出プロセスを処理する。

Ｂ、Ｗ１７１０サブ流域のパラメータを較正する場合、葛溝、高里及び角沂の流入水は、その３つの水文観測所に観測された流出に応じて処理される。

五、最適化目的関数を選定し、目的関数の最小値を見つけるステップ
この実施例では、平均加重根二乗平均誤差関数を選択して４つのパラメータ較正ユニットを較正する。４つのパラメータ較正ユニットに対しては、最適化算法を適用していた４台の計算機で目的関数の最小値を並行取得し、水文モデルを並行較正する。葛溝上流流域内のパラメータ較正ユニットにおける測定流量と計算流量との間の比較チャートを図８に示す。高里上流流域内のパラメータ較正ユニットにおける測定流量と計算流量との間の比較チャートを図９に示す。角沂上流流域内のパラメータ較正ユニットにおける測定流量と計算流量との間の比較チャートを図１０に示す。臨沂上流流域内から他の３つのパラメータ較正ユニットを除いて残っている部分における測定流量と計算流量との間の比較チャートを図１１に示す。研究対象となる流域の全体的な較正効果チャートを図１２に示す。各パラメータ較正ユニットによって較正された最適化パラメータを纏めて研究対象となる流域の水文モデルの最適化パラメータを得る。

本発明によって開示された上記の解決策を採用することにより、以下の有益な効果が得られる。

本発明は、多点並行修正に基づく分布型水文モデルパラメータの較正方法を提供する。本発明は、研究対象となる流域を、測定データを備えた水文観測所の分布に応じて複数のパラメータ較正ユニットに分割し、その出口断面における水文観測所によって測定された流量プロセスに従って複数の計算機で様々なパラメータ較正ユニットを修正し較正し、較正効率を向上させる。計算機の性能がそれほど高くない場合でも、簡単な操作で流出生成と合流の実際特性を反映できる水文モデルパラメータを得る。並行言語ＭＰＩに基づく並行算法は、感度分析と多目標較正用プログラムをエンコードするのに用いられ、結合水文モデルのオープンソースコードにより全体的な感度分析方法に基づいて得られた感度パラメータは、多目標較正に用いられて最適解を得るため、並行算法の応用は、パラメータ較正効率を大幅に向上させ、パラメータを最適化するための時間を大いに節約する。

上記の説明は、本発明の好ましい実施形態にすぎないため、当業者が本発明の原理から逸脱することなく、いくつかの改善及び修正を行うことができることを指摘すべきである。これらの改善及び修正は、本発明の保護範囲を考慮すべきである。

（付記）
（付記１）
研究対象となる流域内の雨量観測所及び水文観測所の位置及び対応する観測データを集めて研究対象となる流域のＤＥＭマップと土地利用マップを得、前記研究対象となる流域のＤＥＭマップに対して分析を行って前記研究対象となる流域内の流域サーフェスファイルを得、前記研究対象となる流域をいくつかのサブ流域に分割して各サブ流域内における雨量観測所及び各雨量観測所の重みを得、前記研究対象となる流域の土地利用マップに対して分析を行って前記研究対象となる流域内の各サブ流域の不浸透率を得るステップＳ１と、
水文ユニットを前記流域サーフェスファイルに加えて流域モデルを生成し、各水文ユニットに対応する計算方法を選択するステップＳ２と、
洪水降雨ごとの流出プロセス中における各サブ流域の降雨プロセス及び各サブ流域内の各水文観測所断面の流量プロセスを決めるステップＳ３と、
前記研究対象となる流域をいくつかのパラメータ較正ユニットに分割し、前記パラメータ較正ユニットのために計算ルールを作成するステップＳ４と、
各パラメータ較正ユニットに対応する目的関数を選定し、最適化算法を適用して各パラメータ較正ユニットの目的関数の最小値を並行取得し、各パラメータ較正ユニットによって得られた目的関数の最小値を纏めて前記研究対象となる流域の水文モデルの最適化パラメータを得るステップＳ５と、
を含むことを特徴とする多点並行修正に基づく分布型水文モデルパラメータの較正方法。

（付記２）
前記ステップＳ１は、
前記研究対象となる流域内において観測データを備えた雨量観測所及び水文観測所の位置情報と前記雨量観測所及び前記水文観測所に対応する観測データを集めて、不均等な時間間隔を備えた観測データを時間ごとの観測データに補間方法で変換し、前記研究対象となる流域のＤＥＭマップと土地利用マップを得るサブステップＳ１１と、
ＧＩＳソフトウェアで前記ＤＥＭマップに対して水文分析を行って前記研究対象となる流域内の流域サーフェスファイルを得るサブステップＳ１２と、
流域分割方法により、前記研究対象となる流域をいくつかのサブ流域に分割し、前記研究対象となる流域内の主流とより大きな支流において測定データを備えた水文観測所及び貯水池を全て各サブ流域の出口位置に分布させることを確かにするサブステップＳ１３と、
前記研究対象となる流域の雨量観測所に基づいてティーセン多角形を描いて前記研究対象となる流域内の各サブ流域における雨量観測所と各雨量観測所の重みを得るサブステップＳ１４と、
ＧＩＳソフトウェアで土地利用マップを分析し、前記研究対象となる流域内の各サブ流域の不浸透率を得るサブステップＳ１５と、
を具体的に含むことを特徴とする付記１に記載の較正方法。

（付記３）
前記研究対象となる流域をサブ流域に分割する場合、前記水文観測所及び／又は前記貯水池をサブ流域の出口断面として用いることを特徴とする付記２に記載の較正方法。

（付記４）
前記ステップＳ２は、前記水文ユニットを前記流域サーフェスファイルに加えて流域モデルを生成し、対応する計算方法を各水文ユニットに配置し、前記水文ユニットは貯水池ユニットや河川ユニットやサブ流域ユニットや合流ユニットを含める具体的な内容を有することを特徴とする付記３に記載の較正方法。

（付記５）
前記ステップＳ３は、
前記研究対象となる流域の出口断面の流出プロセスと各雨量観測所の降雨プロセスに従って、降雨流出模擬のスタートストップ時刻を決めるサブステップＳ３１と、
各サブ流域内の表面雨量で各サブ流域の降雨プロセスを表し、前記サブ流域内の表面雨量は、そのサブ流域中の各雨量観測所の降水量データと各雨量観測所のティーセン多角形重みとの相乗積に基づいて決められるサブステップＳ３２と、
各水文観測所の流量プロセスは１時間ごとの流量プロセスを採用するサブステップＳ３３と、
を具体的に含むことを特徴とする付記４に記載の較正方法。

（付記６）
前記ステップＳ４は、
観測データを備えた水文観測所の位置に応じて前記研究対象となる流域をいくつかのパラメータ較正ユニットに分割し、前記パラメータ較正ユニットは、少なくとも１つのサブ流域を含み、各パラメータ較正ユニットの出口断面が観測データを備えた水文観測所であることを確かにするサブステップＳ４１と、
貯水池の実際流出量を採用することにより、前記出口断面が貯水池ユニットであるサブ流域の流出プロセスを取り替えるサブステップＳ４２と、
他のパラメータ較正ユニットが流入しているパラメータ較正ユニットに対して、前記他のパラメータ較正ユニットの出口断面流量は、観測された流量をその対応する流出データ、即ち流量の入れたパラメータ較正ユニットの流入データとして用いられるサブステップＳ４３と、
を具体的に含むことを特徴とする付記５に記載の較正方法。

（付記７）
前記ステップＳ５は、
各パラメータ較正ユニットは、各自の流域水文予測の要求に応じて適切な水文モデルパラメータを選択して目的関数を較正し、前記目的関数は、ピーク値誤差百分比関数又は平均加重根二乗平均誤差関数であり、ピーク値流量に対して制限計画及び設計を行う必要がある場合、前記ピーク値誤差百分比関数を目的関数として選定し、洪水プロセスの全体的な状況を反映して洪水ピークの流量の模擬に焦点を当てる必要がある場合、前記平均加重根二乗平均誤差関数を目的関数として選定し、前記ピーク値誤差百分比関数と前記平均加重根二乗平均誤差関数を式に示すサブステップＳ５１と、
[ｆ_１はピーク値誤差百分比関数であり、ｑ_ｓ（ｐｅａｋ）は計算予定のピーク値、ｑ_ｏ（ｐｅａｋ）は測定ピーク値、ｆ_２は平均加重根二乗平均誤差関数であり、ＮＱは計算予定のハイドログラフの縦座標の数、ｑ_ｏ（ｉ）はｉ期間目の期末の測定流量、ｑ_ｓ（ｉ）はｉ期間目の期末の計算予定の流量、ｉは時間系列である]
各パラメータ較正ユニットに対して、それぞれ最適化算法を適用していた１つの計算機を用いることにより各目的関数の最小値を並行に見つけて前記研究対象となる流域の水文モデルにパラメータ較正ができ、各目的関数の最小値は、各パラメータ較正ユニットによって較正された最適化パラメータであり、各パラメータ較正ユニットによって較正された最適化パラメータを纏めて前記研究対象となる流域の水文モデルの最適化パラメータを得るサブステップＳ５２と、
を具体的に含むことを特徴とする付記６に記載の較正方法。

Claims

研究対象となる流域内の雨量観測所及び水文観測所の位置及び対応する観測データを集めて研究対象となる流域のＤＥＭマップと土地利用マップを得、前記研究対象となる流域のＤＥＭマップに対して分析を行って前記研究対象となる流域内の流域サーフェスファイルを得、前記研究対象となる流域をいくつかのサブ流域に分割して各サブ流域内における雨量観測所及び各雨量観測所の重みを得、前記研究対象となる流域の土地利用マップに対して分析を行って前記研究対象となる流域内の各サブ流域の不浸透率を得るステップＳ１と、
水文ユニットを前記流域サーフェスファイルに加えて流域モデルを生成し、各水文ユニットに対応する計算方法を選択するステップＳ２と、
洪水降雨ごとの流出プロセス中における各サブ流域の降雨プロセス及び各サブ流域内の各水文観測所断面の流量プロセスを決めるステップＳ３と、
前記研究対象となる流域をいくつかのパラメータ較正ユニットに分割し、前記パラメータ較正ユニットのために計算ルールを作成するステップＳ４と、
各パラメータ較正ユニットに対応する目的関数を選定し、最適化算法を適用して各パラメータ較正ユニットの目的関数の最小値を並行取得し、各パラメータ較正ユニットによって得られた目的関数の最小値を纏めて前記研究対象となる流域の水文モデルの最適化パラメータを得るステップＳ５と、
を含み、
前記ステップＳ５は、
各パラメータ較正ユニットは、各自の流域水文予測の要求に応じて適切な水文モデルパラメータを選択して目的関数を較正し、前記目的関数は、ピーク値誤差百分比関数又は平均加重根二乗平均誤差関数であり、ピーク値流量に対して制限計画及び設計を行う必要がある場合、前記ピーク値誤差百分比関数を目的関数として選定し、洪水プロセスの全体的な状況を反映して洪水ピークの流量の模擬に焦点を当てる必要がある場合、前記平均加重根二乗平均誤差関数を目的関数として選定し、前記ピーク値誤差百分比関数と前記平均加重根二乗平均誤差関数を式に示すサブステップＳ５１と、
[ｆ _１はピーク値誤差百分比関数であり、ｑ _ｓ（ｐｅａｋ）は計算予定のピーク値、ｑ _ｏ（ｐｅａｋ）は測定ピーク値、ｆ _２は平均加重根二乗平均誤差関数であり、ＮＱは計算予定のハイドログラフの縦座標の数、ｑ _ｏ（ｉ）はｉ期間目の期末の測定流量、ｑ _ｓ（ｉ）はｉ期間目の期末の計算予定の流量、ｉは時間系列である]
各パラメータ較正ユニットに対して、それぞれ最適化算法を適用していた１つの計算機を用いることにより各目的関数の最小値を並行に見つけて前記研究対象となる流域の水文モデルにパラメータ較正ができ、各目的関数の最小値は、各パラメータ較正ユニットによって較正された最適化パラメータであり、各パラメータ較正ユニットによって較正された最適化パラメータを纏めて前記研究対象となる流域の水文モデルの最適化パラメータを得るサブステップＳ５２と、
を具体的に含むことを特徴とする多点並行修正に基づく分布型水文モデルパラメータの較正方法。
前記ステップＳ１は、
前記研究対象となる流域内において観測データを備えた雨量観測所及び水文観測所の位置情報と前記雨量観測所及び前記水文観測所に対応する観測データを集めて、不均等な時間間隔を備えた観測データを時間ごとの観測データに補間方法で変換し、前記研究対象となる流域のＤＥＭマップと土地利用マップを得るサブステップＳ１１と、
ＧＩＳソフトウェアで前記ＤＥＭマップに対して水文分析を行って前記研究対象となる流域内の流域サーフェスファイルを得るサブステップＳ１２と、
流域分割方法により、前記研究対象となる流域をいくつかのサブ流域に分割し、前記研究対象となる流域内の主流とより大きな支流において測定データを備えた水文観測所及び貯水池を全て各サブ流域の出口位置に分布させることを確かにするサブステップＳ１３と、
前記研究対象となる流域の雨量観測所に基づいてティーセン多角形を描いて前記研究対象となる流域内の各サブ流域における雨量観測所と各雨量観測所の重みを得るサブステップＳ１４と、
ＧＩＳソフトウェアで土地利用マップを分析し、前記研究対象となる流域内の各サブ流域の不浸透率を得るサブステップＳ１５と、
を具体的に含むことを特徴とする請求項１に記載の較正方法。
前記研究対象となる流域をサブ流域に分割する場合、前記水文観測所及び／又は前記貯水池をサブ流域の出口断面として用いることを特徴とする請求項２に記載の較正方法。
前記ステップＳ２は、前記水文ユニットを前記流域サーフェスファイルに加えて流域モデルを生成し、対応する計算方法を各水文ユニットに配置し、前記水文ユニットは貯水池ユニットや河川ユニットやサブ流域ユニットや合流ユニットを含むことを特徴とする請求項３に記載の較正方法。
前記ステップＳ３は、
前記研究対象となる流域の出口断面の流出プロセスと各雨量観測所の降雨プロセスに従って、降雨流出模擬のスタートストップ時刻を決めるサブステップＳ３１と、
各サブ流域内の表面雨量で各サブ流域の降雨プロセスを表し、前記サブ流域内の表面雨量は、そのサブ流域中の各雨量観測所の降水量データと各雨量観測所のティーセン多角形重みとの相乗積に基づいて決められるサブステップＳ３２と、
各水文観測所の流量プロセスは１時間ごとの流量プロセスを採用するサブステップＳ３３と、
を具体的に含むことを特徴とする請求項４に記載の較正方法。
前記ステップＳ４は、
観測データを備えた水文観測所の位置に応じて前記研究対象となる流域をいくつかのパラメータ較正ユニットに分割し、前記パラメータ較正ユニットは、少なくとも１つのサブ流域を含み、各パラメータ較正ユニットの出口断面が観測データを備えた水文観測所であることを確かにするサブステップＳ４１と、
貯水池の実際流出量を採用することにより、前記出口断面が貯水池ユニットであるサブ流域の流出プロセスを取り替えるサブステップＳ４２と、
他のパラメータ較正ユニットが流入しているパラメータ較正ユニットに対して、前記他のパラメータ較正ユニットの出口断面流量は、観測された流量をその対応する流出データ、即ち前記他のパラメータ較正ユニットが流入しているパラメータ較正ユニットの流入データとして用いられるサブステップＳ４３と、
を具体的に含むことを特徴とする請求項５に記載の較正方法。