Community-led Flood Inundation Prediction System for Small and Medium Rivers Using Disaster Prevention IoT

• Project/Area Number: 25K01480
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 佐藤 辰郎 九州大学, 工学研究院, 准教授 (20711849)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大槻 順朗 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (10618507) ; 厳島 怜 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (30737656) ; 古田 尚也 大正大学, 総合学修支援機構, 教授 (40727856) ; 森山 聡之 福岡工業大学, 附置研究所, 研究員 (50136537) ; 寺村 淳 大正大学, その他部局等, 招聘教授 (70728138)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥24,050,000 (Direct Cost: ¥18,500,000、Indirect Cost: ¥5,550,000); Fiscal Year 2028: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000); Fiscal Year 2027: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2026: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2025: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000)
• Keywords: 防災IoT / 中小河川 / 氾濫予測 / Community-led / 流積予測法

Outline of Research at the Start

中小河川の洪水氾濫予測手法の確立は世界的課題であるが，中小河川は物理モデルのパラメータ設定の困難さ，氾濫計算の高い計算負荷，および小流域ゆえの降雨予測精度への強い依存性により，効果的な予測手法の確立に至っていない。
本研究では，これらの課題を克服するCommunity-led氾濫予測システムの開発を提案する。このシステムは，コミュニティベースで高密度に設置されたIoT水位センサーのデータを活用し，降雨依存度の低い水位予測（流積予測法）と地形解析ベースの低計算負荷氾濫予測（改良HAND）を統合する。これにより，中小河川の氾濫を高精度かつ効率的に予測可能となり，逃げ遅れ等の避難に関する問題の解決に貢献する。