| Project/Area Number |
22K14456
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
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| Research Institution | Chuo University |
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Principal Investigator |
小山 直紀 中央大学, 研究開発機構, 機構助教 (90907510)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 水位予測手法 / 洪水対策 / 時系列解析 / 中小河川 / 統計モデル |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、時系列解析を用いた河川水位の予測手法を開発、分析することで、都道府県管理河川等、観測データの少ない流域に適用できる洪水予測手法を確立できるか実証することを目的とする。
少ない観測データ、特に降雨データのみから河川水位の予測を可能にした手法は他に例がなく、また、時系列解析という一般的統計モデルを当該分野に応用した例も他にない。この手法を確立することができれば、先日制定された流域治水等関連法案によって義務付けられた中小河川におけるハザードマップ作成に基づく新たな避難計画促進の一助になることが期待でき、これを社会実装することで着実な洪水被害軽減につながると考える。
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年頻発している洪水被害の多くは都道府県管理河川の堤防決壊によるものが多く、この被害を抑制するためには、当該河川における洪水時の水位を予測し、適切な避難情報を迅速に提供する必要がある．しかし、都道府県管理河川の場合、予測に必要十分な水位計が設置されておらず、限られたデータから水位を予測する必要がある。そこで、都道府県管理河川のような観測値が十分に整備されていない河川において、時系列解析による迅速且つ高精度の洪水予測を実現することが目的である。
今年度は本研究おいて研究課題として設定した①～④のうち①及び②、③について実施する予定であったが、概ね順調に実施することができた。
①ヒアリング調査による都道府県管理河川水位情報のオープンデータセットの構築：昨年度に引き続き、一元化されていない都道府県管理の河川水位情報について一部都道府県においてヒアリングを実施し、基本情報の収集をした。昨年度から対象としている渋谷川に加え、鬼怒川流域を対象として洪水予測手法の開発と分析を進めた。
②時系列解析の有用性の検証：既往の物理モデルと時系列解析における洪水予測精度について、検証を実施した。その結果、都市流域及び山地流域の両方で本手法の有効性を示すことができた。特に山地流域で精度の高い洪水予測を行うためには、正確な河道断面データが必要だが、時系列解析では、観測データのみを使用するため、その汎用性の高さを示すことができた。
③時系列解析による洪水時水位予測手法の開発と分析：本手法の精度向上を試み、使用する観測データの違いが洪水予測精度に及ぼす影響について分析した。その結果、懸案地点に近い観測データを用いる場合には、数時間先の短時間洪水予測精度が高まる。一方、４-６時間先の予測精度を高めるためには、懸案地点からなるべく上流の観測データを用いることで、予測精度を改善することができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度予定していた「研究課題①」及び「研究課題②」は達成した。「研究課題③」については、当初の予定通り実施できているが、引き続き取り組む予定であることから、８割程度の進捗と評価できることから、当該評価とした。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究課題③時系列解析による洪水時水位予測手法の開発と分析：都市流域及び山地流域等の様々な特性をもつ流域を対象として、水位や降雨、水位と降雨のハイブリッドデータによる本手法の開発及びその精度について分析を行う。
研究課題④都道府県管理河川への適用による精度検証の実施：研究課題①でこれまで収集してきたデータをもとに、流域特性(急流河川、緩流河川、都市河川等)に応じた予測精度を検証する。
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