2018 Fiscal Year Annual Research Report
Decision Support System for Integrated Reservoir Operation Using Artificial Intelligence Based on Operational Ensemble Meteorological Forecasts
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16K06510
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
野原 大督 京都大学, 防災研究所, 助教 (00452326)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | アンサンブル予報 / ダム操作 / 弾力的操作 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人工知能技術を活用し、現業のアンサンブル気象予報が持つ大量の情報を効果的に活用したダム貯水池の弾力的操作決定を支援するシステムの開発を行った。過去の観測データを用いて気圧場など日本周辺の気象状況とその際の流域の降水量との関係を統計的に分析するとともに、気象状況の特徴をクラスタリング手法やパターン分類手法を応用して表現し、対象流域に豪雨や少雨を引き起こす気象状況の分析を行った。その上で、現業アンサンブル気象予報によって提供されるメンバ別の降水量予測値に加えて、気圧高度場や気圧場に関する予測情報と、流域における過去の出水状況とその際の気圧場との関係を用いることで、想定される今後の降水の状況とその可能性をより効果的に推定する方法論の開発を行った。また、アンサンブル降水予報に基づいてダム弾力的操作を実施する場合における治水上および利水上のリスク構造を評価する方法論について検討を行った上で、各降水予測シナリオが生起する可能性やその際の治水面・利水面への影響、過去の出水事例との類似性などを加味しながら、実時間でダム操作の代替案とその際の治水・利水リスク情報を作成するための方法論の構築を行った。その上で、リアルタイムで提供される膨大な予測データと予測されるダムの状態量から、予測の不確実性を加味して各ダムの操作戦略案を導出し、治水面および利水面でのリスクを加味しながら、最適な操作戦略を分かりやすくダム管理者に示すダムの弾力的放流のための意思決定支援システムの開発を行った。
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