Research on universalization of inflow prediction method for flood control with all-out efforts of existing dams

• Project/Area Number: 23K04039
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 22040:Hydroengineering-related
• Research Institution: Muroran Institute of Technology
• Principal Investigator: 中津川 誠 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 教授 (10344425)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小林 洋介 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 助教 (10735103)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: ダム流入量予測 / 普遍的な予測手法 / 機械学習手法 / スパースモデリング / 気候変動

Outline of Research at the Start

近年，気候変動の影響とみられる大水害が全国的に常態化するなか，治水目的のダムだけでなく，利水ダムも含めたあらゆる既存ダムの総力をあげて治水機能の向上を図ることが求められている。そのため，いついかなるダムであっても流入量を適切に予測でき，事前放流などで貯留能力を増大できる方策が求められている。そこで，いつでも（未経験事例でも，どの時期でも），どこでも（利水専用や中小規模のダムでも），現実的に（予測の不確実性を見込んで）適用できる普遍的な予測手法の開発を目指す。本研究は，モデル駆動型，データ駆動型の各手法のパフォーマンスを評価し，現場への実装を意識して上記課題に有用な手法を提案する。