2017 Fiscal Year Annual Research Report
Real-time hazard mapping with local flooding information on Information and Communication Technology
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15H04051
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
佐山 敬洋 京都大学, 防災研究所, 准教授 (70402930)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
畑山 満則 京都大学, 防災研究所, 教授 (10346059)
寶 馨 京都大学, 防災研究所, 教授 (80144327)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 洪水 / RRI / データ同化 / ICT / ソーシャルメディア / 災害情報 / 最適内挿法 / 鬼怒川 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度は、研究実施計画に基づいて以下の内容を実施した。
(1) 現地浸水関連情報と浸水シミュレーションの同化技術検証
本研究で開発を進めている現地浸水関連情報の同化技術について、平成27年関東・東北豪雨災害による常総市の洪水氾濫を対象に、提案手法の検証を進めた。開発手法は、様々な条件で多数の氾濫シミュレーションを実行し、それらのシミュレーション結果とリアルタイムで入手される浸水情報を統計的に同化することによって、リアルタイムの浸水ハザードマッピングを実現する方法である。この方法は、地形や構造物の影響を加味しつつ、現地状況を的確に反映した浸水深分布が推定できる特徴を有するものであり、「リアルタイム浸水ハザードマッピングのための現地情報同化技術」として国際特許を出願した (PCT/JP2017/044954, 出願日: 2017/12/14)。
常総市を対象とした事例では、破堤点や粗度を変えて実施する氾濫シミュレーション結果をもとに、水防団や自治体が実際に把握していた浸水情報を同化させることによって、実際の浸水状況を概ね再現できることを明らかにした。
(2) RRIモデルの高度化
RRIモデルの高度化について、継続的に検討を進めてきたRRIモデルの左右岸分離を実装した。これにより、流域スケールで降雨流出と洪水氾濫を一体的にシミュレーションする際に、左右岸どちらかの堤防が破堤した場合のシミュレーションなどを、より現実的にモデルで表現できるようになった。 また流域の複数地点で観測される河川水位のデータ同化については、昨年度まではオフラインのデータ同化しかできていなかったのに対し、今年度はデータ同化の結果を、もとのRRIモデルの計算にフィードバックさせるオンラインデータ同化を実現できるように関連プログラムを改良した。
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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
本研究で開発したデータ同化手法を国際特許に発展させ、常総市の水害事例などを対象に検証を進めた。また平成29年7月に発生した九州北部豪雨災害の調査・解析を行い、RRIモデルを用いた中小河川の洪水解析等を進め、関連機関に情報を提供した。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度にあたる、平成30年度は、これまでの成果を統合し、実河川での検証を進める。具体的には、兵庫県の千種川流域を対象に開発を進めてきた、分布型の河川水位・浸水一体型予測システムの精度を検証する。特に過年度に提案した最適内挿法に基づくデータ同化手法について、それを適用する場合としない場合との予測精度の違いを定量化する。また上記のデータ同化技術については、開発技術をより実用化に結び付けるための精度検証と利用性を高めるシステムの開発を進める。
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