グラフニューラルネットワークを用いた都市浸水予測のサロゲートモデル開発

• Project/Area Number: 25K07937
• 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: Kochi University
• Principal Investigator: 渋尾 欣弘 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 准教授 (00573560)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 雨水管理 / 流出解析 / グラフニューラルネットワーク

Outline of Research at the Start

都市部の浸水を予測するモデルは、支配方程式に則り地表面と雨水排水網の水の流れの変量を求めながら浸水を解析する方法が主流であるが、それゆえにモデル適用の可否は排水網データの利用可能性によって決まる。本研究ではグラフニューラルネットワークにより雨水排水網を類推し、これまで前提条件となっていた雨水排水網データに依存しない、浸水予測のサロゲートモデルを開発する。