Global Hydrodynamics Lab(Yamazaki Lab @ IIS U-Tokyo)

https://global-hydrodynamics.github.io/

Welcome!
Global Hydrodynamics Lab (PI: Dai Yamazaki) is a part of
Global Hydrology Group in Institute of Industrial Science, The University of Tokyo.
Yamazaki lab is in U-Tokyo Komaba-2 Research Campus in central Tokyo.
Our studies mainly focus on the dynamics of land waters on the global scale,using modelling, remote sensing, and data integration approach.

What is Global Hydrodynamics?
“Global Hydrodynamics” is the study of the dynamics of terrestrial waters over the entire Earth.
It focuses on the movement and storage of the surface and sub-surface waters at multiple temporal and spatial scales from local to global,
including rivers, lakes, wetland, soil moisture, and groundwater. It also covers their interactions with related earth surface processes, such as
precipitation, evaporation, coastal and ocean dynamics, biogeochemistry, and climate change.
We extensively use modelling, remote sensing, and data integration approaches to cover the entire globe, while we also respect in-situ
observations to determine important processes in global hydrodynamics and to ensure the robustness of the model conceptualization.
In addition to natural hydrological cycle, we also assess the impact of the terrestrial water variability to the human well-beings (e.g. flood,water resources, ecosystem service), and try to understand the reactions of the society (i.e. water resources and hazard management) and their
feedback to the global hydrodynamic system.

Global river topography data MERIT Hydro

Global River Hydrodynamics model CaMa-Flood

Sub-grid hydrodynamics approach in Land model

Who are we?
Our lab is one of the world-leading hydrological science bridgeheads, consisting ofresearchers and students with multiple backgrounds (Earth science, civil engineering,
geography, spatial information science, computational science, etc.)
All research staff members belong to Institute of Industrial Science, while we also commit
to education in the Department of Civil Engineering (Grad School of Engineering) and in
the Graduate Program of Environmental Sciences (Grad School of Arts and Sciences).

How to join us?
We are always looking for new group members with passion, talent and grit. If you lovenature and the Earth and want to understand them with data and model, please join us!
You will have the chance to work on frontier science challenges on global hydrodynamics,
combining the model, remote sensing and data integration approach. We are happy to workwith you to understand, describe and predict the dynamics of land waters across various
spatial and temporal scales.
If you are interested in, please contact us by email ( yamadai [at] iis.u-tokyo.ac.jp ).
We are happy to chat about potential research projects and research life in our group.

Our working space in Komaba-2 campus
Contact:
Yamazaki Lab (IIS Be605)
4-6-1 Komaba, Meguro-Ku
Tokyo, 153-8505, Japan

Yamazaki lab GitHub

Stuff & Ph.D. Students as of 2023 June
Yamazaki lab Twitter@G_Hydrodynamics

Yamazaki lab Webpage
https://global-hydrodynamics.github.io/

Global Hydrodynamics Lab@ IIS U-Tokyo
PI: Dai Yamazaki
yamadai [at] iis.u-tokyo.ac.jp

磨く
凸 凹 だ ら け の 地 形 デ ータ を 磨く
今日の降水確率は10%、平均気温は14℃。1884年に東京気象台から日本初の天気予報が発表されてから、はや136年。降水の有無の適中率は85%を超えます。実は天気予報も気候変動予測も、高精度な予測には精密な地形データが必要です。
しかし、世界ではさまざまな団体が多様な手法
で地形を観測しており、地域ごとに精密さはまちまちです。
山崎大准教授は、地形データから複数の誤差成分を自動で取り除くプロ
グラムを世界で初めて作りました。衛星観測情報や世界各地の自治体が持つデータなど、あらゆるデータを集め、磨き、地球全域を対象とした世界最高精度の標高と河川地形のデータを、Google Earth Engineに提供しています。 誰でもデータを使えるため、3,000を超える研究機関から相談が殺到。磨かれた地形データは、最先端研究と今後の暮らしを支える、陰の立役者なのです。

東京⼤学

Global Hydrology Group東京大学Global Hydrology Group (GHG)は、ローカルからグローバルまでの多様な時空間スケールで「水文学」の幅広い要素を扱う、東京大学の先端的研究基盤です。
東京大学内の様々な組織（生産技術研究所、工学系研究科・社会基盤学
専攻、新領域創成科学研究科、大気海洋研究所、総合文化研究科・国際環境学コースなど）にまたがる研究グループで、地球水循環に関わる幅広い研究と教育に取り組んでいます。

MemberOur Mission
自然環境と人間社会において不可欠な資源である地球上の水について理解を深めること
は、気候変動や洪水・干ばつなど水に関わる様々な課題を解決する上で重要です。
Global Hydrology Groupでは「水に関する学問の継承発展と社会への貢献」を使命に掲げ、水循環・水資源とそれらの人間活動との相互作用に関する最先端の研究を行っています。

Research Interest
ローカルからグルーバルまでの多様な時空間スケールで幅広い領域にまたがる「水文学」の研究を実施しています。

Research Topic

GHGに参加するには？
Global Hydrology Groupは東京大学の３キャンパスに拠点があります。
芳村研究室（柏）、山崎研究室（駒場）、沖研究室（本郷）で参加方法が異なるので、詳しい情報は各研究室のWeb Pageを見てください。

各研究室ごとに様々な最先端の研究テーマを扱っています。

同位体水文気象学研究室（芳村研究室：柏キャンパス）芳村研究室では、水循環システムの理解や気候予測、そして水災害の抑止に貢献する研究に取り組んでいます。 主な手法は地上及び衛星観測と水循環モデリング、そして両者を融合する
データ同化です。 特に水同位体比情報を用いたグローバルな水循環研究や、地球システムモデ
ル用の陸域モデルの開発で世界をリードする成果を出しています。 近年では、機械学習による気象予測や古気候復元など、幅広いトピックも扱っています。

全球陸域水動態研究室（山崎研究室：駒場２キャンパス）山崎研究室は、河川・湖沼・湿地・地下水など陸域のあらゆる水の動態が研究対象で、モデリ
ング・衛星観測・データ分析を主な研究ツールとしています。 グローバルな河川モデルによる水動態シミュレーションで世界をリードしており、気候モデル開発・気候変動影響評価・衛星水循環モ
ニタリングにも取り組んでいます。 陸域水動態モデリングの世界的研究拠点で、海外からの学生・スタッフ・ビジターも多数集まる国際的な研究室です。

研究室の雰囲気
数値シミュレーションやデータ分析が中心の研究室ですが、地球水循環をより深く理解するための現地視察や、 国際的・学際的なワークショップなど、様々な研究アクティビティを行っています。

地球人間圏研究室（沖研究室：本郷キャンパス）私たちの研究室では、自然と人間社会の基本原理の総合的な理解のために研究を行っています。 水に関する学問の継承と社会への普及を社会的使命として掲げており、河川水文学、地球規模水循環システム科学、 世界ならびに日本の水問題解決に関する研究に取り組んでいます。さらに水を対象とした研究だけでなく、 社会科学や経済学、心理学などさまざまな学問を駆使し、社会に大きく貢献するもの、長期的に有用・有意義なもの、 新たな学問体系の構築に資するものを幅広く研究対象としています。多様な人材を包摂し、 様々な分野で世界最先端の研究開発に触れることが可能な研究室です。

グローバル水文学グループWebページ
http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp
三連水車の見学 ＠福岡

海外大学教授を招いたセミナー

フィールド調査 ＠館山高精度・高効率な全球河川水動態モデルの開発
CaMa-Flood: Global river hydrodynamics model

山崎 大

地球規模で河川の流れを理解する
地球規模での河川流れのシミュレーションを実現することが、
気候予測の精緻化や災害リスク評価にとって重要です
河川は、大気・海洋・陸域をめぐる地球水循環の重要な要素です。
・陸域から海洋への淡水や栄養塩の輸送
・河川とつながる湖沼や湿地におけるCO2やメタンなどの物質循環など通して、地球の気候システムに影響を与えています。
気候システムの一要素としての河川の役割を理解するには、
地球上すべての河川を対象としたモデリングが必須です。
また、河川流況に関連する洪水や渇水などの自然災害は、
世界各地で毎年のように発生しています。
いつどこで発生するか分からない災害に備えるには、
広域を対象としたモニタリングと予測が必要です。
2019年に起きた世界の自然災害 (Munich-Re)

地球水循環の概念図(USGS)

全球河川モデルでは、詳細な水動態をどうやって広域で効率よく計算するかが課題です
アマゾンやメコンなどの大陸河川では、・数1000kmスケールの河川流域の水収支
・数mスケールの地形に規定される水動態という異なる空間スケールに跨る現象を同時に考慮する必要があります。
個々の河川を対象にした流域規模モデルでは高解像度格子を用いることで、詳細な水動態を記述することが可能です。
しかし、全球河川モデルで高解像度格子を用いることは現実的ではありません
領域氾濫モデルLISFLOOD-FPによる10m解像度の洪水計算(英国ブリストル大学提供)

山崎研究室では、リアルタイム洪水予測や気候モデルとの結合といった先端的研究のために地球全域を対象に高精度・高効率で河川の水動態を計算できるモデル開発に取り組んでいます

全球河川水動態モデルCaMa-Floodにおける工夫とその利点
サブグリッド地形表現による複雑な水動態の近似

従来の全球河川モデルと比較して、大幅に河川水動態の表現が改善
アマゾン川Obidos地点の流量

氾濫原浸水なし
氾濫原あり /
Kinematic
観
氾濫原あり / 浅水波
測

アマゾン川本流の水面標高プロファ
イル

低解像度の河道網で上流から下流への水の流れを計算

サブグリッド地形パラメータによる河道と氾濫原の近似

・低解像度の河道網に沿って水収支を計算
・氾濫原の水動態は、水位は一様と仮定して地形情報から近似というアプローチをとることで、大陸河川の流れを効率よく表現した。

衛星データから現実的な地形パラメータの同定

氾濫原浸水と浅水波方程式の導入で従来モデルより流量と水位が現実的にサブグリッド地形情報を活用することで、低解像度
シミュレーションを診断的にダウンスケールできる

高精度・高効率の河川シミュレーションにより多様な応用研究が実現

HIrabayashi et al., 2011
CMIP6モデルによる将来の洪水影響人口

Zhou et al., 2021
再起確率100年の洪水ハザードマップ

地球全域を対象に高精細な洪水ハザードマップを整備

Water level is 12 m

NASA Shuttle Radar Topography Mission

衛星地形データからの単位集水域と地形パラメータの抽出

When 60% ofcatchment area isinundated

高解像度の河川地形データに、河川地形解析アルゴリズムFLOWを適用することで、低解像度の河道網・単位集水域・氾濫原地形などの地形パラメータを抽出する。
貯水量–水位–浸水域の関係を実地形をもとに定めることで、全球モデルの枠組みで水位や浸水域の高精度計算が可能になった。

Ma, Yoshimura i et al., 2011
Today’s Eatthによる洪水予測

広域での洪水リアルタイム予測システム

Global Hydrology Group / Yamazaki Lab

気候予測の不確実性を考慮した
将来の洪水リスク推計
Nittai et al., 2011
陸域統合シミュレータ
ILSの開発陸域モデルの一部として気候モデルと結合

http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp
https://global-hydrodynamics.github.io

機械学習による衛星降⽔量推定
ML-based Satellite precipitation estimate

坂内 匠

⾦ 炯俊

⼭崎 ⼤

⼈⼯衛星を⽤いた全球降⽔観測
降⽔は⽔循環・⽔資源や災害管理において重要な役割を担っており、正確な観測が必要です
気象レーダーの設置地域は限定的であり、⼈⼯衛星による全球降⽔観測が期待されています
The global weather radar coverage

Global Precipitation Measurement
⾬量計・気象レーダーは設置が難し
い地域があったり、設置・維持にコストが発⽣する為、未だに全球の正確な降⽔量は把握できていません

⽇⽶を中⼼とした国際協⼒の下で進められている全球降⽔観測計画(GPM計画)では、世界各国の複数の衛星が連携して、地球の⾬や雪を観測していますElena et al. 2019

衛星観測値を地上降⽔量へ変換するアルゴリズムはまだ研究段階であり、近年はその複雑な関係性を捉えるために、機械学習を⽤いた⼿法が数多く提案されています
⼊⼒（衛星観測データ）

機械学習モデルNeural network

出⼒（降⽔量）
気象レーダーによる観測値をもとに、⼊出⼒データの関係性を学習します
空間パターンを効率よく学習するために、CNN(Convolutional
neural network)がよく利⽤されます

降⽔量推定に向けた衛星観測データ
として、マイクロ波や⾚外放射計による観測値が利⽤されます

雲微物理の降⽔過程に基づいたニューラルネットワーク設計
全球降⽔量推定に向けた
新たなニューラルネットワークの提案

気象モデルと衛星観測データを組み合わせた降⽔量推定モデル

全球降⽔観測計画(GPM)における新たな降⽔量推定アルゴリズムを提案しました
降⽔量推定に適したニューラルネットワークを設計することで、従来型のニューラルネットワークと⽐較し、同じ⼊⼒データにも関わらず⾼い推定精度を達成しました

静⽌軌道衛星から取得できる⾼い時空間解像度のデータを⽤いた
降⽔量の推定アルゴリズムを提案しました
衛星から取得できる⾚外バンドに加えて、気象モデル（ERA5）による雲⽔データを利⽤しています
雲⽔データの情報を効果的に学習できるネットワークを設計し、単純な⼊⼒データを追加したモデルより⾼い精度を実現しました

ネットワーク設計

損失関数

Single-task learning

Conv.
Conv.

32
8

Fully
Fully
connected connected 1

FlattenPred reg

64

4

128

4

100

2
2

1

Pred reg

Conv.
Conv.
8

Conv.

32
8

Fully
connected

Flatten

4

128

結果

Strong

出⼒データ

4

512

Single-task
0.398 ± 0.008
0.999 ± 0.000
0.888 ± 0.005
0.428 ± 0.013
0.656 ± 0.1
0.419 ± 0.02
1.586 ± 0.069
0.787 ± 0.065
0.744 ± 0.009
8.869 ± 0.317
0.672 ± 0.039
0.729 ± 0.015

Two-task
0.377 ± 0.006 *0.999 ± 0. 000
0.9 ± 0.003 *0.342 ± 0.015 *0.811 ± 0.072 *0.533 ± 0.009 *1.416 ± 0.057 *0.812 ± 0.049 *0.765 ± 0.007 *8.874 ± 0.287
0.649 ± 0.036
0.73 ± 0.013

Performance gain
5.276%
0.000%
1.351%
20.093%23.628%27.208%10.719%3.177%
2.823%-0.056%-3.423%0.137%

Single task

Two-task

Label: Precipitation (log10[mm/h])Label: Precipitation (log10[mm/h])

従来型モデル（Single-task）と提案モデル（Two-task）のパフォーマンス⽐較
統計指標（RMSE, Area, CC）とScatter-density plotにより2つのアルゴリズムを⽐較

Global Hydrology Group / Kim + Yamazaki Lab

正解値

Indices
RMSE
Area
CC
RMSE
Area
CC
RMSE
Area
CC
RMSE
Area
CC

気象モデル

Weak

Moderate

Pred clsf

100

2
2

Rain intensity
All

Fully
connected

644

損失関数とニューラルネット
ワークの構成を⼯夫することにより、同じニューラルネット
ワークでも最⼤27%の精度向上を実現

Pred: Precipitation (log10[mm/h])

13
15

⼊⼒データ

512

Two-task learning

15

降⽔量の予測誤差に加えて、雲⽔の予測誤差も損失関数に追加

推定値

Conv.
8
13
15

衛星観測データ

15

CNNを利⽤した従来型のモデル（上段）と学習時にRain-rateとRain-maskを同時に考慮すること
で精度向上を実現したモデル（下段）

衛星(IRバンド)が雲上層部の情報（雲頂⾼度等）を取得しているのに対して、雲の中下層部の情報として雲⽔の物理量が有効と想定

http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp/

Understanding the Substantial Impact ofLevees on River Hydrodynamics
河川⽔動態に堤防が与える影響

Gang Zhao Dai Yamazaki Xudong Zhou

River hydrodynamics change after levee construction
Levees play a crucial role as important infrastructures to mitigate flood hazards worldwide. Over time, the number and standard of levees
have been continuously improving to meet the needs of society. However, previous studies have revealed that levee changes riverhydrodynamics and flood risk, not only at the levee location but also at its upstream and downstream.
(a)

(b)

LeveesFig. 1: (a) The levees in New Orleans and (b) theflooding caused by the breach of these levees during
Hurricane Katrina.

Fig. 2 The change of rating curve (water leveldischarge relationship) after levee constructing

Fig. 3 CaMa-Flood two additional parameters for levee
module (we need levfrc and levhgt)

Current global flood models (GFMs) have yet to incorporate these levee-induced hydrodynamic alterations, largely due to the challenges
presented by the sparse levee data worldwide and the complexity of integrating such process into GFM structures.

Introducing the New Levee Module in the CaMa-Flood River Hydrodynamic Model---------------Module Parameters-------------------• A simple levee scheme is developed with a minimum
required parameter sets--------------------------------Simulation Results-----------------------------• Improving simulation performances by Considering Levees
(b)

(a)

Fig. 6. Simulations from the CAMA-Flood model for a station downstream of the Mississippi
River, showing (a) discharge and (b) water surface level (WSL) under two scenarios considering and not considering the presence of levees.

Fig. 4 Levee parameters in the US (a) Levee fraction (levfrc): (b)Levee height (levhgt): These two parameters are derived from the
National Levee Database of US(m)--------------- Module Structure- -------------------• Four cases are considered in the flood routing

Change on flood stage after levee construction (m)• How Levees Influence river hydrodynamics across the US

The number ofsites with levee(m3/s)The number ofsites without levee• The flood stage is experiencing an
upward shift at various sites, regardlessof whether they have levees or not.
• The construction of levees indirectly
intensifies the flood risk at locations thatlack levees.
• The presence of levees reduces thebifurcation effects, leading to large
discharge variations in some rivers.

Fig. 7. Annual flood stage (a) and flood discharge (b) variations after the levee construction.

Fig. 5 Calculation of flood stage using the levee module in the CaMaflood

We employ the US to demonstrate our model owing to its rich observational data. Currently,
we’ve developed a method for estimating levee parameters on a global scale. This method can
assist in understanding the influence of levees on flood hazards and risks in data-sparse regions
worldwide.

Global Hydrodynamics Lab/Yamazaki Lab @ IIS U-Tokyo(Email: gangzhao@rainbow.iis.u-tokyo.ac.jp)

https://global-hydrodynamics.github.io/ 

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:CLIMADAZùlù<¶èĐģĭĊĖċĵĳć¢íöùĂåødïąçćïĢİĵĨĲĵĎù\Global Hydrology Group / Yamazaki Labďıĵğį÷4Uùf`ĮēĎ ćåðÿù{4Uù[ ÷f`ĊĤĳĚććpïąôà|1@āğĊĈēćö
ùĂåøpíàrïąçøòäóùVsDìĆð4UĞđĵěĦėģćöùĂåøYïąçøòäóùV

http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp
https://global-hydrodynamics.github.io඲⌫Ἑᕝᅵ◁࣭ᰤ㣴ሷࣔࢹࣜࣥࢢ
Global River Model with Sediment and Nutrient Transport

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Orinocoᕝ䛷䛾㐺⏝౛⾲ᒙᾋ㐟ᅵ◁⃰ᗘ䛸┦㛵䛜䛒䜛

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Global Hydrology Group / Yamazaki Lab

http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp
https://global-hydrodynamics.github.io

衛星観測を用いた河川流量の空間変化の推定
Estimation of spatial discharge change from satellite

石川 悠生

山崎

大

現地観測に頼らずに河川流量の変化を知ることはできるのか？
効率的な水資源管理のためには，河川流量の空間変化をモニタリングすることが重要です
人間社会と河川は相互に作用しあっています

人類の水利用の49%は河川から供給されています
河川を人間が利用しやすいように改変することで（図1のオレンジ部分） ，河川の流量・水質・形状は
自然な状態から変化します．
例1: 発電・灌漑・洪水制御のためのダム・堤防の建設により，河川の流量や流路が変化
例2: 農業・産業・生活取水により流量が減少

一方で，河川の状態 （図1の白・水色矢印） が変化
すると，人間の生活にも様々な影響が生じます．
例1: 少雨による流量減少で水不足が発生
例2: 都市化による流出速度の増加により洪水の被害が増大

図1：人間活動を含む地球の水循環

図2：各地域における取水源の割合（Hanasaki et al., 2018）

多くの地域では河川が主な取水源(図2の青色部分)となっているため，その管理は人間生活にとって極めて重要です．

人間活動による水資源量の変化を地球規模でどのように正確に把握するかが課題となっています
河川流量の現地観測所は点在・偏在しています

正確な河川に関する情報は流量の現地観測所から既存の全球水資源モデルでは，現実の観測情報は限定的にしか考慮されていません 得られますが，途上国や自然環境の厳しい地域では設置が難しく，流況の把握が困難です（図3） ．
このような未観測流域を含む全球規模の水資源量の推定には，人間活動を含む全球水資源モデルが利用されています（図4）．より正確な推定のためには，現実の観測情報を用いてモデルのパラメータや推定値を補正する必要があります．しかし，
u 流量を含む水文観測情報の不足
u モデル・観測の融合スキームの複雑さ
図4：全球水資源モデルH08（Hanasaki et al., 2018）

図3：世界の河川流量観測所の分布（GRDC）

が原因で，観測情報の考慮は限定的となっています．

このような空間的制約を解決する手段として，世界中どこでも観測できる衛星の活用が進んでいます．
そこで，衛星観測データを用いて，流量の変化をどれほど把握できるのか検証してみました．

衛星観測から人間活動が河川流量の空間変化に与えるを影響を推定
手法・理論

結果

黄河主流を対象に，4010枚のLandsat画像から668の連続した河道(中央値5.6km)における河道幅を500mごとに推定．

・衛星観測流量は観測と一致する流量変化の傾向を示しました．
・灌漑が盛んな地域において，流量の減少が確認されました．
→ 人間活動による流量の減少を捉えられることがわかりました．

a

b

c

d

e

(a) 衛星観測流量

黄河流域の668の河道を対象

RivWidthCloud（Yang et al., 2019）用いてLandsat画像から河道幅を抽出
Dam

AMHG+McFLIにより，現地観測データに頼らず，衛星観測
河道幅から最適化アルゴリズムを用いて河川流量を推定．

(b) モデル流量②hydraulics("# , %# )

線形関係

1st
?th

678 .5 = 35 678 25 − 678 29 + 678 .9bMass-conserved(Gleason & Wang, 2015)

1つの断面における"と%の関係(未知数は <= , (= , %の3つ)

5678 .9678 01 +678 29678 29複数の断面における.と2の関係

AMHG式 (未知数は ( , %の2つ) (Gleason & Smith, 2014)=③ BAMアルゴリズム (Hagemann et al., 2017)

サンプル%)◯(AMHGパラメータをベイズ更新)

C(D|.) =E . D F(D)∫ E . D F D HD@: パラメータ (%, (, %# , "# )'(A): パラメータ事前分布
B(A): 観測に対する尤度関数,(A): パラメータ事後分布

サンプル%*

×

'(()
衛星観測
河道幅
")
"*
…

678 . = 31 678 2 − 678 29 + 678 .9= %(流量保存を仮定)

未知数(流量%が全ての断面において等しいと仮定)

log(a)

31 = −

678 .; = 3; 678 2; − 678 29 + 678 .9"+

log(w)log(Q). = 01 231

定数として与えられる…

log(w)① Congruent

Confluence

現実的なlog(w) とlog(Q)の観測範囲

上流と比較した下流の流量値の増減量

河道幅の季節変動が大きい河川において衛星観測流量の信頼性が高くなることが明らかになりました．

("# , %# )Congruenthydraulics'("# ),(%|")'(%), '(%# )log(Q)① At-Many-station Hydraulic Geometry（AMHG）という近年発見された未知パラメータの少ない流量則を利用しました．
② 複数の河道断面において流量が保存される（McFLI）という仮定をAMHGに適用することで未知パラメータの数をさらに減らすことができ，パラメータ最適化アルゴリズムにより，河川流量を推定することができます．
③ Bayesian AMHG-Manning（BAM）というベイズ推定を応用した最適化アルゴリズムを用いることで，不確実性を含む流量推定値を得ることが可能になります．

Global Hydrology Group / Yamazaki Lab

上流(左)から下流(右)にかけての河川流量の空間的な変化 (1988~1997の平均値)

信頼度が高い河道と低い河道における2の事前分布，河道幅の時間平均の変動係数，およびAHGパラメータ3の累積分布関数

今後の展望
全球水資源モデルH08への衛星観測流量のデータ同化スキームの構築により，観測情報を反映した取水量の推定を目指します．
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https://global-hydrodynamics.github.ioἙᕝὥỈ䛾䜲䞁䝟䜽䝖ண
Impact-based forecasting of river floodὥỈ䛾ᙳ㡪䜒ྵ䜑䛶ண

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Pre-release from reservoirs
to increase flood control capacity

Photo: NY Timesᴟ➃Ẽ㇟⅏ᐖ䛜ぢ㎸䜎䜜䜛㝿䛻⤒῭άືไ㝈䜔ᗈᇦ㑊㞴䛸䛔䛳䛯኱つᶍᑐᛂ䛾ពᛮỴᐃᨭ᥼䛻䛿䚸㞵㔞䜔Ἑᕝὶ㔞䛺䛹䛾䝝䝄䞊䝗ண䛻ຍ䛘䚸ỏ℃Ⓨ⏕䛻䜘䜛ேⓗ⤒῭ⓗ⿕ᐖ䜢ྵ䜐⅏ᐖᙳ㡪ண 䛜ᚲせ䛷䛩䚹Ἑᕝỏ℃䝝䝄䞊䝗䛾ண 䛿䚸
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Photo: KYODO>2million people needs to evaluate from Tokyo
in worst case. It will take a few days

Early decision for large-scaleevaluation from catastrophic flood኱つᶍ䛺⅏ᐖᑐᛂ䛿䚸⤒῭ᶵ఍ᦆኻ䜒ྵ䜑䛶ᵝ䚻䛺䝖䝺䞊䝗䜸䝣䛜Ⓨ⏕䛩䜛䚹Ẽ㇟ண 䛾୙☜ᐇᛶ䜒⪃៖䛧䛶䚸⅏ᐖᙳ㡪䛾ໟᣓⓗ䛺☜⋡ண 䛜ồ䜑䜙䜜䜛䚹

Sayama et al. 2015䛸䛟䛻䚸⅏ᐖᙳ㡪䜢ぢ✚䜒䜛䛻䛿ỏ℃ᚋ䛾ᾐỈ῝ศᕸ䛾㧗⢭ᗘண 䛜ồ䜑䜙䜜䜎䛩䚹Ἑᕝỏ℃䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䛾⢭ᗘ䜢ᢸಖ䛩䜛䛻䛿䝎䝮䜔ሐ㜵䛸䛔䛳䛯ὥỈ㜵ㆤタഛ䜎䛷䜢㐺ษ䛻䝰䝕䝹䛷⾲⌧䛩䜛ᚲせ䛜䛒䜚䜎䛩䚹

CaMa-Flood䛔䛴䛹䛣䛷㉳䛝䜛䛛ศ䛛䜙䛺䛔ᴟ➃Ẽ㇟䛻䛴䛔䛶䚸䛭䛾⅏ᐖᙳ㡪䜢ᗈᇦ䞉䝸䜰䝹䝍䜲䝮䛷䝰䝙䝍䝸䞁䜾䛧䛴䛴䚸䜰䞁䝃䞁䝤䝹Ẽ㇟ண 䛷䛂㉳䛣䜚䛖䜛䛩䜉䛶䛃䜢᝿ᐃ䛧䛶☜⋡ⓗホ౯䜢⾜䛖䛻䛿䚸㧗㏿䞉㧗⢭ᗘ䛺䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䛜ྍ⬟䛺඲⌫ἙᕝỈືែ䝰䝕䝹䛜᭷⏝䛷䛩䚹CaMa-FloodͶΓΖਃਭ໚੷ׄ߻༩଎ɽ
΢ϱϏέφ඲ՃͶ࢘͑ͶͺΓΕ৆ࡋ͵ਃਭҮ༩଎͗චགྷ

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Aqueduct䛧䛛䛧⌧≧䛾඲⌫Ἑᕝ䝰䝕䝹䛷䛿䚸ὥỈ㜵ᚚ䛜༑ศ䛻཯ᫎ䛥䜜䛶䛔䛺䛔䛯䜑䚸ᴟ➃Ẽ㇟䛻ᑐ䛩䜛☜⋡ⓗ⅏ᐖᙳ㡪ホ౯䛻䜘䛳䛶♫఍ⓗពᛮỴᐃ䜢ᨭ᥼䛷䛝䜛䜎䛷䛾⢭ᗘ䛿䛒䜚䜎䛫䜣䚹

GAR2015

CaMa-Floodᮏ◊✲䛷䛿䚸ἙᕝὥỈ䛾䜲䞁䝟䜽䝖ホ౯䛻኱䛝䛟ᙳ㡪䛩䜛ὥỈ㜵ㆤ䜢⪃៖䛧䛯ᗈᇦỏ℃䝰䝕䝸䞁䜾䜢ᐇ⌧䛧䚸኱㔞䛾Ẽ㇟䜰䞁䝃䞁䝤䝹䜢⏝䛔䛯䝸䜰䝹䝍䜲䝮ὥỈỏ℃☜⋡ண 䝅䝇䝔䝮䛾ᵓ⠏䜢┠ᣦ䛧䜎䛩䚹ஏҮ͟ͳ͹ߓਭ๹‫ޤ‬Νߡྂͪ͢ߓਭεϝϣϪʖεϥϱ͹ࣰ‫ݳ‬䚾䝎䝮᧯స䝇䜻䞊䝮䛾ᐇ⿦䚿- 䝎䝮᧯స䛾⪃៖䛻䜘䜚ὶ㔞෌⌧ᛶ䛿ᨵၿ䛩䜛䛛䠛- ὥỈ᫬䛾ὶ㔞䜔⿕ᐖ䛻䛹䛾⛬ᗘᙳ㡪䛩䜛䛛䠛䚾ሐ㜵᝟ሗ䝇䜻䞊䝮䛾ᐇ⿦>- ሐ㜵䛻䜘䜛ỏ℃ᢚไ䜢඲⌫Ἑᕝ䝰䝕䝹䛷䛹䛖⾲⌧䛷䛝䜛䛛䠛- ሐ㜵䜢⪃៖䛧䛯ሙྜ䛻䚸ὥỈ䝸䝇䜽䛿䛹䛾⛬ᗘῶᑡ䛩䜛䛛䠛඲⌫Ἑᕝ䝰䝕䝹䛾ᯟ⤌䜏䛷ሐ㜵䜢⪃៖䛧䛯ἙᕝỈືែ䜢⾲⌧䛩䜛඲⌫Ἑᕝ䝰䝕䝹䛾ᯟ⤌䜏䛷䛷䝎䝮䛻䜘䜛ὥỈ㜵ᚚ䜢⾲⌧䛩䜛䛯䜑䚸䛥䜎䛦䜎䛺✀㢮/つᶍ䛾䝎䝮䛻ᑐᛂྍ⬟䛺୍⯡ⓗ䛺᧯స䝹䞊䝹䜢ᥦ᱌䚹⾨ᫍほ 䝕䞊䝍䛺䛹䜢⏝䛔䛶ୡ⏺䛾䝎䝮䛾䝟䝷䝯䞊䝍䜢᥎ᐃ䚹ᗈᇦሐ㜵䝕䞊䝍䛜Ꮡᅾ䛩䜛䜰䝯䝸䜹䜢ᑐ㇟䛻ヲ⣽䛺ሐ㜵ᙧ≧᝟ሗ䛛䜙䝟䝷䝯䞊䝍䜢ᢳฟ䛩䜛䜰䝹䝂䝸䝈䝮䜢ᵓ⠏䚹䝭䝅䝅䝑䝢ᕝὶᇦ䛾ሐ㜵㧗(m)(⏣୰䞉ᒣᓮ, 2019)

Platte River: Seminoe dam䛾ὶධ㔞䞉ὶฟ㔞䛸㈓Ỉ㔞䝎䝮䛾᥎ᐃ἞Ỉᐜ㔞/⥲㈓Ỉᐜ㔞䠄䠂䠅ᬻᐃ∧䛾䝰䝕䝹㛤Ⓨ䛸ゎᯒ
Hanazaki et al.,䠄2022)䝎䝮᧯స䜢⪃៖䛩䜛䛣䛸䛷䚸ୡ⏺䛾ከᩘ䛾Ἑᕝ䛷ὶ㔞䛾෌⌧ᛶྥୖ䛜ᮇᚅ䛷䛝䜛䚹ᨵᝏᨵⰋ

Unprotected Fraction䛸Levee Height䛸䛔䛖䠎䛴䛾䝟䝷䝯䞊䝍䛾䜏䛷ሐ㜵䛜Ꮡᅾ䛩䜛䛸䛝䛾Ỉ఩䛸ỏ℃㠃✚䜢⡆᫆䛛䛴ጇᙜ䛻᥎ᐃ䛷䛝䜛௒ᚋ䛿ᑠつᶍ䝎䝮䛾䝕䞊䝍䜢඘ᐇ䛥䛫䜛䛸䛸䜒䛻䝎䝮᧯స䝇䜻䞊䝮䛾ᾐỈᇦ䜔⤒῭⿕ᐖ䜈䛾ᙳ㡪䛻䛴䛔䛶䜒ゎᯒ䜢䛧䛶䚸䝸䜰䝹䝍䜲䝮䛾Ἑᕝỏ℃䝝䝄䞊䝗䛾⅏ᐖ䜲䞁䝟䜽䝖ホ౯䜢ᐇ⌧䛩䜛ሐ㜵䛻䜘䜛Ỉືែ䜢⪃៖䛩䜛䛣䛸䛷
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Global Hydrology Group/ Yamazaki Lab

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Monitoring Surface Waters from Space
宇宙からの地表⽔モニタリング

Menaka Revel

Dai Yamazaki

Observing Surface Water from Space--Satellite technology allow us to observe water surface changes-Terrestrial freshwater is a critical resource for terrestrial life, ecosystems,
biodiversity, and human societies. Continental water is stored in reservoirs
that are irregularly distributed among geophysical environments andclimates. Surface water includes rivers, lakes, man-made reservoirs,
wetlands, floodplains, and inundated. Those are especially importantbecause it supports diverse and dynamic environments around the world
while also providing important benefits and services to human society andeconomic activities.

1989

1977

2006

2011

Figure 1: Landsat images taken over several years showing the drying up of the Aral Sea, once the fourth-largest lake is
now 10 percent of its original size (Nasa.gov, 2016). Landsat images showed the shrinking of Aral Sea by 90% in 4
decades.

Observing water surface from space provides the ability to observe long term variations and provides lowcost method for monitoring water cycle--Available Satellite Observations--

Surface Water
Elevation,
ExtentSurface
Water
Extent,Storage,
Quality and
Sediments

Surface Water
Elevation,
Storage

Surface Water
Extent, Storage• Satellite remote sensing techniques provide a low-cost method for monitoring the various
components of the terrestrial water cycle.
• Radar altimetry missions observe water levels in lakes, rivers, and floodplains along their orbits.
• Electromagnetic spectrum (visible, infrared, microwave, and their combinations) observe theextent and quality of surface water bodies.
• Gravimetry observe total terrestrial water storage
Different remote sensing methods are available for observing different components of water cycle

Water Storage
ChangePapa et al,. (2022)

Figure 2: Schematic representation of main sensors/satellites observable variable

The availability of remote sensing observations has aided improving the understanding of hydrological processes and their interactions

Assimilating Satellite Altimetry to improve River Discharge--Estimating natural and human--Data assimilation framework for
induced terrestrial water dynamics-- continuous river discharge estimation----Global assimilation efficiency--• Assimilation efficiency values were strongly
influenced by the local state correction and the
upstream inflow correction.
• Higher latitude rivers showed higher assimilation
efficiency• Continental-scale rivers also showed higher
assimilation efficiency

The overall aim is to transform the global hydrologicalcycle studies, by fully integrating emerging satellite
observations of the Earth.
River and Lake model
Floodplain
River Channel

Sf

Satellite Observation(surface water)Z• Water surface area
• Water surface elevation• River discharge
Approximately 1~3week
Approximately100m~1km

Dr D f
W
Ac
Af

L
Sr

Sf

B
Ac
Af

River and Lakedata assimilation
Land surface andWater use data
assimilation

Accurate
Meteorological Forcing

Satellite observation(ground water)
・ Soil moisture
・ Storage change•••

Inundation
Space-time continuous estimation
・ Discharge, water level: 10km, daily.
・ High resolution surface water: 100m

Land surface and Water utilization
monitoring information
・ Water intake
・ Dam operation
・ Soil moisture
Groundwater withdrawal
・ Evapotranspiration
Quantities cannot be observed directly
Space-time continuous estimation

Approximately 1week~1month
Approximately 10-100km•

River and Lake monitoring
information
・ River discharge
・ Inundation, water depth
・ Lake water storage

Land surface andWater Resourcemodel・Resolution: 10km,daily

Figure 3: Schematic representation of comprehensive monitoring for the
global Terrestrial hydrodynamics in Human-Geosphere

Assimilate surface water observations from satellites
into a global river/lake model.
Build spatiotemporally continuous river flow, water
depth, and inundation area.
Combine land surface modeling with satellite
observations of soil moisture and water storagechanges.
Build a land-based hydrodynamic monitoring system
for reservoir operations that cannot be observed
directly from satellites.

--Satellite altimetry--

Satellite altimetry measures water surface elevation fromspace. Satellite altimetry can observe water surfaces
directly unlike discharge with low uncertainty compared
to inundation extent..

!"#$% =

Figure 4: Schematic representation of data assimilation framework

•
•
•
•
•

Data assimilation method was developed togenerate spatially and temporally continuous riverdischarge estimates.
The CaMa-Flood global river model (Yamazaki etal.,2011) was used as a dynamics core.
A physically-based adaptive empirical localization
method to utilize as many observations as possible(Revel et al., 2019).
The data assimilation algorithm was used to correct
the initial condition of the next time step.
The satellite altimetry was used as observations.

--Empirical localization----Potential of data assimilation--

Figure 7: Potential of discharge estimation using data assimilation•••

Figure 5: Example of generating empirical local patch• Physically correlated river reaches were used to acquire
observations for data assimilation• Statistical methods have been used to develop thecorrelated area (‘local patch’) for the river network
Figure 4: Timeline of satellite altimetry missions

Global Hydrology Group / Yamazaki Lab!"! − !""
( − !""

Figure 6: Assimilation efficiency of estimating river discharge

The data assimilation provides accurate and continuous
river discharge
The data assimilation method is successful in predicting
secondary peaks in river discharge
The data assimilation method is better in characterizing
low flow in river discharge--References--

Revel, M., Ikeshima, D., Yamazaki, D., & Kanae, S. (2021). A Framework for
Estimating Global-Scale River Discharge by Assimilating Satellite Altimetry.
Water
Resources
Research,
57(1),
1–34.
https://doi.org/10.1029/2020WR027876
Yamazaki, D., Kanae, S., Kim, H., & Oki, T. (2011). A physically based descriptionof floodplain inundation dynamics in a global river routing model. Water
Resources Research, 47(4), 1–21. https://doi.org/10.1029/2010WR009726

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統合評価モデルによるカーボン・プライシング政策の評価
Evaluation of carbon pricing policy through IAM
服部 公輔

山崎 大

味田村 俊

脱炭素社会に向けて：カーボン・プライシング政策と金融界での取り組み
カーボン・プライシング政策は、温室効果ガス排出量を削減し、温暖化抑制に有効とされています。
カーボン・プライシング政策（以下C・P政策）は、企業などの排出する温室効果ガスに「炭素価格」をつけ、それによって排出者の行動の変化を促す政策です。脱炭素を実現するためには今後高い炭素価格が求められます。 2022年には、日本でもC・P政策の基盤となる「GXリーグ」を設立するなど、今後も世界中でC・P政策は広がると予想されています。

C・P普及の世界マップ

World Bank

脱炭素技術への投資も地球温暖化の抑制に対して重要な役割を果たします。

TCFD （気候関連財務情報開示タスクフォース）、企業が自身に気候変動が与える影響を投資家に開示するための枠組みが世界中で広まっています。多くの企業はTCFDで求められるC・D政策の変化など脱炭素社会へ移行する際に伴う「移行リスク」に対応するた
めに気候変動の緩和に係る脱炭素技術への投資を進めています。

TCFD 賛同機関数

89.9%*($586B)

今後必要と見込まれている
炭素価格の水準 NGFS (2022)

NGFS (2022)

脱炭素投資の使途Climate Policy Initiative (2022)

カーボン・プライシング政策と脱炭素技術投資の相互作用を経済モデルで考慮し、将来シナリオを分析することで、経済発展と温暖化抑制を両立させる最適な政策を提案できるか？
TCFD上の「移行リスク」は将来のC・P政策の影響を受け、脱炭素技術投資にも影響すると考えられます。加えて、C・P政策による高い炭素
価格が技術投資への需要を促すことや企業が将来の炭素価格をどう見通すかで、投資の動きが変化することが考えられます。このように
C・P政策と技術投資には密接な関係があり、互いの相互作用を考慮することでより効果的な気候政策の提言につながると期待されます。

統合評価モデルを用いたカーボン・プライシング政策と脱炭素技術投資の分析
気候変動と社会経済活動の相互作用を表す統合評価モデル(IAM)を改良して、C・P政策と脱炭素技術投資の相互作用を議論する。
技術発展が炭素削減費用曲線から外部要因として与えられており、投資と技術発展の関係を表現できていなかった。
炭素削減費用曲線

技術発展投資セクターをIAMに加えること
で、脱炭素技術の発展が IAM内で表現されるようにした。

エネルギー生産企業

2015年

脱炭素技術の発展・供給 (!! )炭素削減量と技術需要量 → 費用最小化問題

炭素税控益 削減総コスト_

炭素削減の総コスト+. -. (' #' , *(.0=
# 2 + 1' *(1 + *( '技術の使用コスト

2105年

技術需要価格

最終財
生産企業

汚染
税

EnergyCO2 排出削減

追加したセクター

3# : 投資量, 4: 技術の減耗率*(+, = 1 − 2 *( + 34'-

炭素削減技術の使技術供給
用

将来割引キャッシュフローの総和を最大化
1# : 技術需要価格, 2# : 利子率∞!"#{30 ,31 ,…,3∞ }$678 = 5'=01
1 * − 8' 4'∏';=0(1 + 8; ) ' (技術投資・発展

Price

エネルギー
生産企業

価格

技術発展投資セクター

上式で定式化することで、経済学における一般的な仮定に基づき、IAMで解ける形で式を設定することに成功。結果、(将来にわたる)炭素価格の技術発展への影響を統合評価モデルで表現可能にした。

結果 (1)技術投資量
技
術
投
資
量

気温上昇

政府

技術発展投資セクター

技術投資による技術蓄積・発展!"# $&,' = &&,' #' − (' #' , *({"! ,$" }投資,
被害 生産, 給料, 消費,
労働
資産収入
・影響
生産者

気候

技術需要価格 ("! ).!,# : 炭素価格, "# : 炭素削減量, 0# : 技術水準

削減量

家計

本研究のモデル

既存のモデルの課題

炭
素
削
減
費
用

新しいモデル構造

高い炭素価格• 政策アナウンスメント無し → 新セクターが、現状の炭素価格が今後も続くと見通すと設定• 政策アナウンスメント有り → 新セクターが、発表(実際)通りの炭素価格を見通すと設定
技
術
投
資
量

10年間に炭素価格が100$/mtCずつ増加するシナリオの下で分析した。

Global Hydrology Group / Yamazaki Lab②気温上昇

政策アナウンスメント有り

気
温
上
昇

政策発表なし=炭素価格の変化を予期しない年③最適な炭素価格 既存モデル

政策アナウンス
メント無し

政策アナウンス
メント有り

(

年

①技術投入量政策発表あり=炭素価格の推移を完全に予期

炭素価格の推移

政策発表無し

炭
素
価
格

政策発表
有り

($/mtc)

炭
素
価炭
格素価格

($/mtc)($/mtc)

改良したIAMを用いて、炭素価格と技術投資量の関係を分析した。
炭素価格が高い方が、技術発展
セクターへの投資が進むという関係が適切にモデル化できた。

今までの社会はこちらに近い(10,000$/capita)(10,000$/capita)

低い炭素価格年(2) 政策アナウンス効果

度1
政策アナウンスメント無し

年

年

年

「政策アナウンスメント効果」によって、前もって脱炭素技術投資が促進され（①）、気温上昇に無視できない影響が現れる（②）。そして、気温上昇
を2℃に抑える上で最適な炭素価格水準を低く抑えることができる（③）。

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全世界に広がる洪⽔の経済被害推定
Global-Scale Assessment of Economic Losses by Flood 庄司 健

⽥⼝ 諒 平林 由希⼦ ⼭崎 ⼤

温暖化で激化する洪水災害による経済被害
洪水は世界中での発生数が非常に多く地震と並ぶ被害額を及ぼす大災害の一つです。

洪水による経済被害の計算はグローバルに行われる必要があります。

近年の研究で、温暖化の影響によって今後更に発生が増える
ことが予測されています。そのため、洪水による経済被害の正確な将来予測が求められています。経済被害を精度良く予測するためには、浸水エリアや人口を算出するだけでなく、資産・経済活動への様々な影響を考慮する必要があります。

その理由は２つあります。
1. 洪水はどこでも起きる可能性があり、どの地域でも使えるような計算の枠組みを作る必要がある
2. 現代社会では世界中の地域が経済的に結び付いており経済被害は地域間を伝播していくため

北米

地
震

洪
水

台
風

東アジ
ア

UNDRR (2018)

BANK of ENGLAND (2017)

自然災害の
種類別経済被害額

これまでの気候関連災害による経済損害(黄)の推移

Shughrue, et al. (2020)

台風による他地域への経済被害伝播

高解像度洪水シミュレーションを用いた将来経済被害予測とその展望
山崎研究室では、全球河川モデルによる高精度洪水ハザード計算に、社会経済
データを組み合わせてグローバルな洪水リスク推計に取り組んでいます。
ハザード CaMa-Floodによる全球高解像度の浸水状況推定
CaMa-flood
による
洪⽔シミュ
レーション

暴露: Exposure
各地域GDPデータ

浸⽔期間

Ø 今後の取り組み
洪水被害により、ある地域での生産が停止すると、そこから仕入れていた
中間生産地での資材不足に繋がります。これにより、企業は調達場所の変
更を迫られ、全体の製造プロセス停止による甚大な経済被害を被ります。

脆弱性: Vulnerability
浸⽔⾼-経済被害関数

⼟地利⽤データ

浸⽔⾼
Yamazaki (2012)

Huizinga et al.(2017)

過去・将来における全世界の洪水発生シナリオを想定
洪水経済被害は①直接被害②営業停止損失③サプライチェーン影響の3つに分けて推計する①直接被害：洪水により建物や資産が破壊・汚染されることによる被害②営業停止損失：浸水期間中に経済活動が行えないことによる損失③サプライチェーン影響

Bierkandt et al.(2014)

産業連関表を用いたサプライチェーンモデリング□ 今まで考慮されることの少なかった
営業停止損失による経済被害
河川勾配の緩い地域で大きくなりやすい特徴
Taguchi et al.(2022)

や被害の大きい地域ではGDPの約1%にまで損

国土地理院 (2022)

高解像度土地利用データ

害が上ることを示唆
将来の営業機会損失による被害額の地域分布□ 洪水防護策後の洪水リスク
各地域で費用便益が最大になる防護策を行った
場合に、防ぎ切れない洪水によるリスク(残留リス
Tanoue et al.(2021)

洪⽔防護策施⾏後の残留リスク分布

Global Hydrology Group/ Yamazaki Labク)を推定、インドや中国等では今後防護施設の建設途中に受ける洪水被害が大きいことを示唆

しかし、その取引ネットワークの複雑さやデータ取得の難しさから、サプライチェーンを通した洪水被害の実態を把握出来ていません。ローカルな洪水被害とグローバルな経済活動を繋げる社
会経済モデルや土地利用データを用いて、被害の推定に取り組んでいきます。

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Hillslope water dynamics control land cover heterogeneityࣾ໚ਭಊସͶΓΖౖஏඅ෶͹෈‫ۋ‬Ҳ੓
Shuping Li Dai Yamazaki

Water dynamics can shape land cover distribution at hillslope scale
Why at the hillslope scale?

Water regulates vegetation growth

Although the climatic altitude impact has been thoroughly
studied, discussions over the hillslope hydrology control on theland cover are still lacking. At the hillslope scale, driven by gravity,
water drains from ridge to valley, causing the water availability
contrast between highland and lowland.

Vegetation growth can adapt to different levels of water availability.
However, under extremely dry or humid conditions, the growing
process will be greatly suppressed. This leads to the formation ofsome typical landscapes in the flat regions: a clear boundary exists
between vegetation types in the highland and lowland.

Represent the heterogeneity in land surface model (LSM)
An accurate representation of the land cover heterogeneity in LSM is important. Although the conventional high-resolution approach canmake accurate representation, it also causes huge computation costs. In this concern, a more computationally efficient manner is desired.
Climatic gradient

Dry
Salt Pans

Desert Riparian

Gallery Forest

Humid
Water Logging

In the topographically flat regions, some typical landscapes are assumed to be formed by ridge-to-valley water flow.

An efficient method to represent the hillslope land cover heterogeneity
A method to efficiently represent hillslope impact onland cover heterogeneity in LSM
6

7

8

9

10

Based on the topographic data MERIT-DEM (Yamazaki et al.,2017), a unit-catchment can be evenly discretized into 10 heightbands, each band is represented by the dominant land cover type.
The 10 height bands will be used to approximate the realistic
land cover distribution.

The realistic land cover distribution is represented by 10 height bands.

How to find landscapes affected by hillslope water
dynamics: an example of gallery forest

Search for the hillslope-affected landscapes at the
global scale

Using the above method, an effective representation of thehillslope land cover heterogeneity is shown in a flat unitcatchment. The lowland area is dominated by the tree ecosystem,
whereas the highland area is dominated by the grass ecosystem.
The landscape location is confirmed with the google static map.

Overall, the proposed method can accurately search the locationsof 4 types of landscape in the world.

1

2

3

4

5

The number of locations differs among the 4 landscape types.

Future work

Close view of a unit-catchment identified as gallery forest locatedin western Congo.

Global Hydrology Group / Yamazaki Lab

By applying the proposed hillslope method to the LSM, it isexpected to simulate the land surface process almost as accurately
as the conventional method. In addition to that, the new method
is supposed to largely save the computational cost, which makes
explicit land surface modeling possible at the continental or global
scale.

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Impact of Climate Change and Climate Variability
on Extreme FloodẼೃኚ໬䛸Ẽೃෆ㒊ኚື䛾ᴟ➃ὥỈ䜈䛾ᙳ㡪

Li Ruiqi

Shahab Uddin

Dai Yamazaki

Does climate internal variability affect extreme flood occurrence?
Flood risk will increase in the future due to global warming.
A large increase in flood
frequency is projected inSoutheast Asia, Peninsular
India, eastern Africa and thenorthern half of the Andes.

[Hirabayashi et al. 2013]

Extreme floods could be enhanced not only by climate change
but also by climate internal variability.
Climate variability has a global impact on river flow and flooding. High SSTs play animportant role in feeding moisture into storms, assisting in storm intensificationand causing heavy rains and then severe flooding.[Trenberth et al. 2015]. South
Asian countries, including Bangladesh, are highly vulnerable to floods caused byclimate change and climate variability.
Severe flood likelihood

Recently, many severe flood events have happened in the world,
including Typhoon Hagibis in Japan.
Total rainfall by Typhoon Hagibis was
10% increased by global warming,
according to climate/weather model
simulations. [Kawase et al. 2021]

Climate Variability

Chaotic weather effect+
Climate Change effect+
Climate Variability effect

Severe flood likelihood

Chaotic Weather

Conceptual Figure

Time
Climate change projection studies may not be able to properly determine underwhat conditions extreme floods may be enhanced. [Zhai et al. 2018]. In thiscontext, attribution of climate change and climate variability impact on extreme
flood occurrence may reveal when and how the risk of flooding increases.

Here, we qualitatively assess the climate change and climate variability impacts on extreme flood,using large-ensemble climate simulation datasets.

Assessing climate variability impact by large-ensemble climate simulation<Method><Result>

We used d4PDF large-ensemble climate simulation for attribution

First, we assessed the occurrence probability change of extreme
precipitation by severe typhoons in Japan regions.

d4PDF has large-ensemble data (60 years * 100 ensemble)
to assess the occurrence probability of extreme events.
d4PDF is usually used for attributing the impact of climatechange, by comparing the historical and non-warming
experiment.
Probability distribution by large ensembles
enables to assess, for example, how muchthe occurrence probability of extreme heatwave is increased by climate change.

Positive ONI and climate change can increase thelikelihood of occurrence of extreme precipitation in
Japan, respectively. In recent years, climate change
plays a larger role, and the joint impact of climatechange & ONI ш 0.5 can further intensify the risk ofextreme precipitation.

Probability density of ONI index

We found d4PDF was also used for investigating climate variability impact,
especially those related to atmospheric response to the SST perturbations.
Sea surface temperature patterns(lower boundary condition of d4PDF)
are shared among all ensemble
members and all scenarios. So that,
El Nino and La Nina years are
consistent in all d4PDF simulations.

SST

FAR increased in El Nino
years (ONI>0.5), suggesting
extreme rainfall is more
likely to occur.

FAR to climate change: 20-year return period precipitation all over Japan

Joint impact of climatechange and El Nino is alsosuggested.
Monthly mean SST for Historical and Non-warming
Climate simulation

We compared the occurrence probability of extreme precipitation in El
Nino years and La Nina years, and calculated how El Nino enhances theoccurrence likelihood of Extreme precipitation events using FAR method.

<Ongoing Study>
We are also assessing the impact of climate change and climate
variability on large river flood, focusing on Ganges-Brahmaputra basin.

Is a large river flood more difficult to capture compared toprecipitation?
Atmospheric processes can spawn
heavy/extended precipitation with thepotential for flooding, but much of theresulting
impactisultimately
controlled by hydrological process [Freiet al. 2000].
For extreme precipitation analysis, theprecipitation location and hazard
location are the same for any basin.

Scenario (1951-2010)

Historical (HIS)

Non-warming (NAT)

AGCM

100

100

Global Hydrology Group / Yamazaki Lab

For large river, the number of tributaries and their flowing timing into ariver affects the likelihood of flood. The topographic features and size ofthe catchment play an essential role in tributary flow timing by affecting
the various runoff components (surface and subsurface) and their timing.
Moreover, precipitation Location and timing and river hazard location andtiming are very different.

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地球の河川のデジタルツイン
Digital Twin of Earth's Rivers

⼭崎⼤

渡辺恵

地球上全ての河川をコンピューター上に再現
現実世界から収集した、全球の河川に関するあらゆるデータを、まるで双子であるかのように、コンピュータ上で再現。

現実世界

デジタルツイン

変換
水域分布
水文標高
河道幅 etc.

分析・予測

基礎研究から社会実装まで、幅広い分野で役立てられています。
••••

地下水動態解析
地表と気象や植生との相互作用の解明
水面からのCO2排出量の推定
リアルタイム洪水シミュレーション など
CO2排出 (Wehrli. 2013)

植生との相互作用 (Ying et al. 2019)

水文地形データは、陸域の水循環モデリングの重要な基盤データ。
航空機観測などに基づく高精度の標高データなどは先進国のみで利用可能。世界
では衛星観測による地形・地理データしか手に入らない地域も多数存在。

衛星観測データには多様な不確実性（ノイズやバイアス等）が伴う。
洪水氾濫計算などのための補正が必要。
©日本地図センター

山崎研究室は、複数のリモートセンシング/オープンデータ・統計手法を組み合わせ、
水循環シミュレーションに適用可能な、全球河川水文地形データ整備を推進しています。

世界最高水準の水文地形データの開発とそのインパクト
多様な衛星画像をベースとした世界で利用される水文地形データ
山崎研究室では様々な衛星観測や地理データを組み合わせ、高精度・高解像度な河川地形データの開発に取り組んでいます。
河川地形データの構築プロセス。非常に複雑かつ膨大な計算によって、多数のデータを統合している

Process

Input Data

Intermediate
Data

Final Product

G3WBM
Ice/Glacier

Synthetic Water Map
G1WBM

Lower water
pixel elevation

MERIT
DEM

Conditioned
DEM

Steepest
Slope Method

Permanent

InitialFlow
Direction

OpenStreetMap

Occurrence

Water Layer

Connect all
sub-basin

Supplemental Data Layers
Adjusted
DEM

River
Width

HAND

LandsatTree Density

GSWO

Connected
Flow
Direction

Separation ofinland basin

高精度水文地形マップ MERIT Hydro(a) Initial Flow Direction

分解能3秒 (約90m）で、地表面を水が流れる方向を地球全域で計算、河川位置を分析するアルゴリズムを開発→どこにどのような河川にあるかを詳細に捉えたRiver mouth pixel
Lowest pixel in each sub-basin
Lowest pixel in sub-basin boundary
Initial-guess flow direction
Reversed flow direction

Global Hydrography Map
Supplemental
Data Analysis

Flow Acc.
Area/Grid(b) Connected flow direction

Flow
Direction

高精度標高マップ MERIT DEM(c) Finalized Flow Direction

Lowest pixel in detected inland basin
Finalized flow direction in inland basin

既存の衛星標高データをもとに、衛星森林データと複数の統計フィルタなどを用い、多様な誤差を分離・除去した

表面流向を計算、生じたサブ流域が「誤差による偽窪地」か「実際の内陸河川」かを自動で判定するアルゴリズムを実装。河道
データ構築の（ほぼ）自動化を達成

Pearl River

地球全河川の河道幅マップ
関東地方
斑点状ノイズ

絶対バイアス

さらに標高や水面のデータをもとに河道幅や氾濫原形状も解析してデータベース化した。
縞状ノイズ

補正前

植生バイアス

補正後

洪水シミュレーションなどの大幅な精度向上につながるため
MERIT DEM / MERIT Hydroともに世界2000以上の研究期間に利用される地球科学の基盤データとなっている

水面マップから河道幅を抽出する
幾何計算アルゴリズムを開発

測量や航空写真を利用した更なる高精度化・充実化のための挑戦
衛星では測れない
水面下地形を
現地観測河川断面
データで表現日本全国で、346河川，
8290.4 kmの測量データを整備。これまでは河川モデル
上で矩形で表現されていた断面に対し、測量断面を反映させた。広域出水現象での水位の再現精度が向上。

データベースの内容
河川メタデータ

水系名・河川名・河川番号

横断面メタデータ

距離標名・緯度経度・構造物フラグ・測量年月日・流心間距離[km]・測点数・距離杭標高（左右岸）[m]・水際杭標高（左右岸）[m]・法尻標高（左右岸）[m]・堤内地平均標高（左右岸）[m]

横断面測量データ

測線に沿った各測点の水平距離[m]，標高[m]

河道測量横断面の例（山田ら2022）

Global Hydrology Group / Yamazaki Lab

高解像度のデータが得られるRGB画像
のみから小河川の水域・川幅を推定
航空写真と水文地形データを基にクラスタリングし、水確率をベイズ推計。
既存：30m→本研究：60cm解像度に改良。既存のデータでは抽出できなかった中小河川の再現が可能に。

水確率のベイズ推計! "# =! # " ×! "'! # " ×! " ＋! # W ×! W

# ：Cluster (HSV and HAND)' Water or not water (Landsat, Open Street Map)
", ":

航空写真

既存
Landsat衛星

本研究
航空写真

水面
検出できず

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Robust estimation of underwater river topography using satellite
衛星観測を⽤いた河川⽔⾯下地形のロバストな推定

Xudong Zhou

Dai Yamazaki

Rating-curve: a stable representation of river flow regimes
Simulating flood processes (e.g., discharge, water depth and inundation) is important for assessing flood hazard and risk, andguiding flood mitigation. River bathymetry (i.e., underwater river topography) is one fundamental parameter in flood models.
Accurate simulation of hydrodynamic models is instantaneously affected byerrors in river bathymetry (i.e., riverbed elevation) and bias in runoff inputs.

Global river bathymetry is calculatedwith an empirical Power-law equation! = # $!
H: river channel depth; Q: climatologicalriver discharge; a=0.1, b=0.5

Rating-Curve (stage-discharge relationship)

www.bluemarblegeo.com

Fig. Conventional method to measure river
bathymetry (i.e., underwater river topography)

Fig. Comparison of model simulation and observationin time series with corrupted runoff (-50%, 0, +50%).

Error in river bathymetry is static, while measuring
large-scale accurate river bathymetry is not feasible
through in-situ or remote sensing techniques.

Bias in runoff is dynamic and varying in time andspace and among models. It is unmeasurable anddifficult to be eliminated.

We want to avoid simulation results are coincidentally rightbecause of a combination of multiple wrong components!

Fig. The rating-curve is stable regardless of runoff biases

Whether bias correction using rating-curve method
can make the correction more robust
and the river model
performance more reasonable?

Robust estimation of river bathymetry with rating-curve method··· METHODS ···1. Estimate bias at each virtual gauge(with observations of WSE and discharge)··· RESULTS ···1. The correction with RC-Method is efficient because corrected river
bathymetry well matches the virtual true river bathymetry.
2. The correction with RC-Method is independent from the runoff bias/errors
because river bathymetry converge with different runoff inputs.

Fig. Calculation of the two bias
Time-series bias (TSB): bias of water surface elevation in time series
Rating-curve Bias (RCB): bias of fitted rating curve

2. Correct bias at gauges and river sections between gauges
with linear interpolation.

Fig. EXP3. Comparison of corrected river bathymetry (blue)
with the virtual true river bathymetry (orange)
Fig. EXP1. Model performance against observations before
and after bias correction with corrupted runoff

1. Correction of river
bathymetry does notchange much the riverdischarge simulation.

Study area: Amazon River

2. New method provide themost reasonable results(better result with better
runoff).
Fig. (a) Comparison of TSB and RCB at 20 gauges in the Amazon River
Basin. (b) The bias along the rivers (by linearly interpolation)

3. The new method isrobust (not sensitive) torunoff bias even after
bias correction.

3. Evaluate the model parameters/outputs with updated river
bathymetry.
Experimental designs:

EXP1: Corrupted runoff (-50%, -25%, 0, 25%, 50%)
EXP2: Multi-model runoff (Earth2Observe members)
EXP3: Observing system simulation experiments(OSSEs, Assumed river bathymetry + Exp2)

Global Hydrology Group / Yamazaki Lab

Limitations:1)
2)

Relying on gauges with observations of WSE and discharge, while
gauges are limited, and applicability of the method is limited. Zhou, et al. (2022). Water Resources Research,doi: 10.1029/2021WR031226
The method is not well performed where backwater affects.
Contact: x.zhou@rainbow.iis.u-tokyo.ac.jp

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Flood impact from nighttime remote sensing data
衛星夜間光による洪⽔影響モニタリング

Yang Hu Xudong Zhou Dai YamazakiNighttime light data has the potential of detecting flood impact
Flooding has huge impact on human daily life. Gathering flood impact information on human daily
life with appropriate accuracy and high efficiency on global scale is still a challenge.
Flood
DamageModel

Flooding can lead to economic loss and fatalities which is related to human daily life.
Understanding such impact globally can support international decision making on land use,
climate change and disaster relief policies.

DamageFatality

Existing methods

Flood Risk
ModelPrevious commonly used methods for assessing flooding impact have their own
shortcomings. Global flood risk models are not able to estimate indirect impact out ofinundation area. Flood damage models need much auxiliary input data and are with low
robustness on global scale. Meanwhile, the models’ results are simulation impacts which
may have difference with realistic ones. The local manual investigation and global databaseneed huge amount of time and manual work, which in hence are with low efficiency andaccuracy.

ManualInvestigation

Global
Database

Flood
impactHighefficiency

Focus onhumandaily life

Challenges

Appropriate
Global scaleaccuracy

Nighttime light (NTL) remote sensing data provide a unique observation of human activities which can be used for
global flood impact assessment.
NTL

NTL data records nocturnal artificial
light on the Earth’s surface. A highquality global NTL product has been
generated by excluding mostuncertainties, with a high temporal(daily) and spatial resolution (500m)
from 2012 till now. The data can beaccess easily with about only 10
days’ delay.

When flooding happens, many places will face power outages orbusiness interruption. Light intensity will probably decrease compared tonormal status, which makes it possible for NTL data to detect flood
impact. Compared with other daytime remote sensing data such as
optical Landsat or SAR data, NTL is more related to impact on humandaily life such as displacement or economic loss.

This study aims to use NTL to assess flood impact on human daily life globally, which can provide a better
understanding on how human being affected by flooding.

Flood impact information from NTL
Method:We aim to evaluate the potential of NTL to detect flood impact andutilize this data to assess flood impact on global scale.
l Dataset: NPP/VIIRS Black Marble VNP46A2 NTL product (500m, daily)
Dartmouth Flood Observational database (DFO for short)records historical flooding cases with information from news.

l 4 indices were set to represent flood impact from NTL:Light intensity

Decrease degree (DD) = ($%&!"#$%& − $%&' )⁄)*+!"#$%&
Serious level (S) = max(&&)
Affect: DD > 1 pixels are affected ones
Duration: time period of being affected

Serious level of impact are
different among cases,
which may be related tothe serious level offlooding and the local
defense ability.

Serious Level

Figure 2 Serious level (S) from NTL for 99 cases recorded in DFO databasein 2013.

(a-1)

(b-1)

(c-1)

(a-2)

(b-2)

(c-2)

Flooding starts
duration

Both the location andduration are of large
difference from NTL and
MODIS inundation. NTL
focus on urban area which
is better to reflect the
impact on human daily life.

>1affectedDD
days!"#!"#!$ ± %&'Duration
Before flooding

Being affected

Recovered

DOY

Result:Figure 3 Light intensity of urban area (a) and flood affected
location for MODIS inundation (b) and NTL (c) for 2 cases
recorded in DFO (case1: id 4083, China, 2013; case2: id 4098,
India, 2013).

Figure 1 Example of impact layers from NTL for one event in Argentina in 2013(DFO ID:
4046). The city has been reported losing power due to flooding.

NTL can detect flood impact and provide detailed information including
light intensity of normal status and during flooding period, affected
location and duration, serious level as well as data availability during
flooding period.

Global Hydrology Group/ Yamazaki Lab

NTL impact information is related tofatalities which reflects the impact onhuman. DFO database’s given durationis that of inundation rather thanhuman life being affected. NTL has thepotential to fill this gap.

Table 1. Correlation coefficients for NTL andinundation impact information with database’s
given properties for 99 cases in 2013.

R^2
DFO
duration
DFO
fatalitie

NTL
DA

NTL
Inundation
Duration Duration

0.023

0.007

0.694

0.108

0.159

0.070

“

“: Significant p<0.05

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運河網の⽔⽂モデルへの実装
Aqueducts in a hydrological model

余⽥奈穂

⼭崎⼤

渡辺恵

全球⽔⽂モデルを⽤いた⽔資源量評価
気候変動によって世界の多くの地域で⽔ストレスが増加
今後気温が2度上昇すると、深刻な⼲ばつなどにより⽔不⾜を経験する⼈⼝が8~30億⼈に及ぶと予測されています。

全球⽔⽂モデルを⽤いて利⽤可能な⽔資源の量を評価
降⾬や河川、地下⽔など⾃然の⽔循環と、灌漑やダムなど⼈間活動との影響を踏まえて、利⽤可能な⽔資源が⼗分存在するかを評価することができます。
全球に適⽤できるモデルを使うことで、広範囲にわたる気候
変動の影響を組み込んだ推定ができ、途上国など河川⽔位などの観測データが不⼗分な地域でも気候の情報からある程度
シミュレーションが可能であるなどのメリットがあります。

(花崎ら, 2018)

地域レベルの気候変動対策には、より⾼解像度の⽔資源量評価が必要(花崎ら, 2018)

全球⽔⽂モデルの計算結果から対象地域の範囲のみを取り出し、空間解像度約2km~10kmの計算が⾏われています。
⾼い解像度で信頼性のある結果を得るには、運河網の効果を表現することが必要です。
⽔ストレス（⽔需要量/⽔資源量）(加藤ら,2021)

運河網の効果0.5度(50km)
⽔需要

5分(10km)

導⽔を考慮した⽔ストレス評価(松村ら, 2021)
利根川⽔系

河川間で⽔を輸送する導⽔

⽔源

導⽔なし
低解像度

⾼解像度
0

0.4

0.2

0.6

0.8

1.0

⾼解像度のシミュレーションでは、⽔需要地と⽔源が別のグリッドになります。
各需要地にどの⽔源が対応するかを⽰した運河網のデータが必要です。

導⽔を考慮しないと⽔ストレスが過⼤に評価される

導⽔あり

より複雑な運河網を全球水資源モデルで表現する【⼿法】全球⽔⽂モデルの⼀つであるH08を⽤いて、インダス川流域を対象に運河網の効果を考慮した⽔資源量の評価をしました。
既存スキーム(直接導⽔)

ジェルム川

モデル上に配置した取⽔堰と灌漑地

本研究(多段階導⽔)

ラスル堰

Rasul Qadirabad
Link
河川を接続する連絡運河が多数あるのが特徴

インダス川流域の運河網【結果】 年間取⽔量

⽔需要が満たされないとき、 連絡運河を通して⽔を供給している可能性のある取⽔
各灌漑地に対応する1つの堰を全て対応させる
取⽔点から⽔が供給される観測値とモデル計算値の⽐較

⽔逼迫度 (総取⽔量のうち、河川や⽔路、再⽣可能な地下⽔によって供給される⽔の割合)

流域全体の平均
運河網の効果を⼊れると観測値に近づいた

価

評
⼩

過

価

• 連絡運河を通して接続している取⽔堰を全て考慮することで、東側の地域の取⽔量が増加• 河川流量が不⾜しがちな東側の灌漑地に⽔を供給するために建設された連絡運河の効果を表現

評
⼤過

適切な⽔供給経路が表現されていないと考えられる灌漑地がエリアごとの取⽔量• 導⽔なしの場合の過⼩評価が改善された 1/3程度まで減少した。
• エリアによってばらつきは⾒られる

多段階導⽔の効果を考慮することで、より現実的な⽔資源量評価が可能

Global Hydrology Group / Yamazaki Lab

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Satellite-based global hydrodynamics modelingconsidering reservoir operations

衛星データを用いた全球河川水動態モデルにおける貯水池スキームの向上に関する研究

Youjiang Shen Dai Yamazaki

Satellite data has a potential to revolutionize reservoir monitoring and modelingReservoir monitoring and modeling are indispensable prerequisites for advancing our understanding of theirimpacts on river hydrodynamics and effective water resources management.
Actual rivers are not natural rivers

Many parts of world’s rivers are now dammed
because of an unprecedented surge in global
dam construction. Dams impede the flow of essential

Reservoirs are important natural resources• Flood Control• Environmental flow
• Agricultural water

nutrients, influencing downstream terrestrial and coastal
environments. Reservoirs regulate peak flows andhydraulic residence time to mitigate flooding. Reservoirs
can also become hotspots for greenhouse gas emission.

(30–40% of irrigationwater globally)• Domestic water• Industrial Water• Power Generation

Understanding the “real river hydrodynamics”
needs to consider the influences of dam
construction and management practices.
Fig. 1: Connectivity status index of the world’s river reaches(Grill, Lehner et al. 2019, Nature).

Satellite data provide observation of reservoirs

31-07-2019

Fig. 2: Dams and reservoirs are proliferating worldwide because of their
manifold societal benefits.

Model can consider reservoir impacts

Current research gap

09-08-2019

06-08-2019

0%

100 %
Flood Likelihood

12-08-2019

Solution: Data & Model(16.6% of the world’s
electricity)

Permanent Water

18-08-2019

Satellite images and altimeters can measure
reservoir water areas and levels

Fig. 3: The schematic diagram of the reservoir modeling approach in the
CaMa-Flood model. The current scheme is used for flood control.

We try to fully utilize satellite-based reservoir monitoring in global river hydrodynamics
model for more realistic hydrological simulations.

• The accuracy and resolution of satellite
data are inadequate. Previous studies
mainly focused on large reservoirs,
highlighting the ongoing need forcomprehensive
andhigh-quality
satellite-based reservoir data.
• Model simulations have large biases
primarily caused by the limited
observations for calibration and thecomplex nature of reservoir operations.

Integrating satellite data into the CaMa-Flood river hydrodynamic model
Reservoirs collects water and materials from their upstream. Upstream
catchment attributes (see Fig. 3) affect water balance and water quality of areservoir. These catchment-level data are of great value to support a wide
range of applications and disciplines. However, no dataset exists for reservoircatchment characteristics.

Key point 1: a first known effort to construct catchment-level characteristics
of reservoirs in China.
Catchment-level data in six categories:• Catchment body characteristics• Topography• Climate data
• Land cover• Soil & Geology• Anthropogenic activity characteristics

New dam module

Reservoirs experience emptying and filling water seasonally. Lc is often fluctuating that is higher
around the dry season to store water for irrigation and is lower in the wet season to create
more space for flood control. Thus, a dynamic storage-release relationship aligns more closelywith the realistic behavior.
Dry season
Dry season
Target storage zone isderived from our satellitedata). We also reformulate the storagebased releasing equation
Wet season
for stable simulations.
Storage

New data set, Res-CN

MonthFig. 6: The schematic diagram of the new dam module. The reservoir has three storage zones, in eachzone, a specific storage-release relationship is determined.

Simulation results
New scheme

Fig. 3: Illustration of the datasets provided in our Res-CN.

Key point 2: a comprehensive and extensive reservoir data set on water level(data available for 20% of 3,254 reservoirs), water area (99%), storage
anomaly (92%), and evaporation (98%) .

New scheme

Fig. 7: Comparisons of our new dam module (New scheme) with the previous dam schemes.

Future works:
We are trying to assimilate satellite-based reservoir data, e.g.,storage and water level, into the CaMa-Flood.
Fig. 4: Illustration of our reservoir water level, evaporation, area, and storage data.

You can freely access to all my Python/GEE/R codes to reproduce this work (data).

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