Improvement of real-time prediction for wide-area heavy rainfall disasters combining physics-based numerical analysis and observation

• Project/Area Number: 24K17487
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
• Research Institution: Hachinohe Institute of Technology
• Principal Investigator: 外里 健太 八戸工業大学, 工学部, 助教 (80982959)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 豪雨災害 / 観測データ / リアルタイム予測 / 斜面災害

Outline of Research at the Start

豪雨に伴う浸水や斜面災害は毎年各地で発生しており，それらによる被害を最小化するためには，それら発生をできるだけ早期に把握することが重要となる．本研究では，豪雨災害の数値シミュレーションと機械学習，リアルタイム観測情報を融合することで，観測と物理シミュレーションの両方に基づく豪雨災害の広域的なリアルタイム予測手法を構築する．降水量の観測や予報データが得られたときに，瞬時に浸水エリアや斜面崩壊の発生箇所を抽出可能な予測モデルを構築し，実被害観測データを用いて予測結果を逐次修正・更新可能な予測モデルの開発を行う．