海洋潮汐データとシミュレーションの統合による海底地形データセットの最適化

抄録

海洋潮汐シミュレーションならびに沿岸域の潮汐観測の結果を統合し，領域海洋潮汐モデルの境界条件および物理パラメータを最適化した．進化アルゴリズムをベースとした情報統合手法を用いることで，柔軟な最適解の探索が可能となった．海洋モデルにおいて，水深は境界条件であり，人工衛星による重力観測に基づいて推定された全球水深データを与えることが多い．しかし，人工衛星起源の水深データの精度は，海洋潮汐のシミュレーションにとってしばしば不十分である．今回導入した手法は，適切な水深を与え，水深データの誤差が非常に大きい場所を特定することも可能となった．今回示した最適化手法は，海洋モデルの境界条件の修正にとって有効な手法になると期待される．