• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2022 Fiscal Year Annual Research Report

Optimal Management Strategy on Forested River Channels Considering the Interaction between Flood Control Security and Fluvial Ecosystem Conservation

Research Project

Project/Area Number 20H02261
Research InstitutionShibaura Institute of Technology

Principal Investigator

宮本 仁志  芝浦工業大学, 工学部, 教授 (50283867)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 戸田 祐嗣  名古屋大学, 工学研究科, 教授 (60301173)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords河川樹林化 / 河川管理 / 環境水理学 / 水工学
Outline of Annual Research Achievements

本研究では、河川の樹林化課題に対して、近年頻発する豪雨災害に鑑み、「早急に対処しなければならない樹林化」と「残しておいても大丈夫な樹林化」を合理的に判別する河川技術を検討した。最終年度の研究実績は以下のようである。
1)現地観測・分析手法:コロナ禍のため、最終年度も鬼怒川の一部区間に限定し、秋季に樹林化河道の経年変化調査とドローンによる空撮計測を行った。それと並行して、2015ー2019年において鬼怒川でドローン空撮した総計51の河道オルソ画像を整理し、前年度までに開発してきた深層学習による河川地被状態の自動判別モデルを適用させた。その結果、これまで困難であった礫・砂および木本・草本の分類が可能になり、2015年洪水後の植生再繁茂、2019年洪水後の礫河原再生過程が定量評価された。
2)解析モデル:土砂水理学ベースの決定論的モデルでは、洪水や人為的な植生伐採後の樹木再繁茂過程を組み込みモデルを拡張した。また、モデル検証および再現性確認のため、近年、植生伐採や高水敷の切り下げが実施された長良川中流域を対象に、河道地形、植生繁茂状況の長期変化について、地形データ収集・分析、航空写真分析を実施した。長良川中流域を対象とした再現計算を実施し、開発モデルによって洪水流による河道地形・植生変化や人為的な伐採後の植生回復状況を概ね再現できることを確認した。一方、洪水インパクトや植生進入の不確実性を考慮した数理生態学ベースの確率論的モデルでは、前年度にコーディングした解析対象断面への植生の侵入・成長・流失プロセスの精緻化モデルを用いて、河道複数断面において洪水インパクトの違いによる樹林化傾向と治水安全評価の分析を行なった。その結果より、早急に対処しなければならない樹林化河道と、残しておいても大丈夫な樹林化河道の判断基準に関して、確率論的植生消長モデルを用いた確率論的評価手法を確立・提案した。

Research Progress Status

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (12 results)

All 2023 2022 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (5 results) (of which Peer Reviewed: 5 results,  Open Access: 5 results) Presentation (6 results) (of which Int'l Joint Research: 6 results)

  • [Int'l Joint Research] Durham University(英国)

    • Country Name
      UNITED KINGDOM
    • Counterpart Institution
      Durham University
  • [Journal Article] Using Simple LSTM Models to Evaluate Effects of a River Restoration on Groundwater in Kushiro Wetland, Hokkaido, Japan2023

    • Author(s)
      Yamaguchi Takumi、Miyamoto Hitoshi、Oishi Tetsuya
    • Journal Title

      Water

      Volume: 15 Pages: 1115~1115

    • DOI

      10.3390/w15061115

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Effects of vegetation distribution along river transects on the morphology of a gravel bed braided river2023

    • Author(s)
      Zhu Runye、Tsubaki Ryota、Toda Yuji
    • Journal Title

      Acta Geophysica

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1007/s11600-023-01075-8

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 機械学習による河川地被の検出精度が洪水流解析に及ぼす影響分析2022

    • Author(s)
      佐藤 拓也、岩見 収二、宮本 仁志
    • Journal Title

      土木学会論文集B1(水工学)

      Volume: 78 Pages: I_571~I_576

    • DOI

      10.2208/jscejhe.78.2_I_571

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 河道植生の中長期消長過程を簡易に考慮した平面二次元河床変動解析モデルの開発・検証2022

    • Author(s)
      井上 敏也、吉武 央気、周 月霞、南 まさし、旭 一岳、浜口 憲一郎、松田 浩一、宮本 仁志
    • Journal Title

      河川技術論文集

      Volume: 28 Pages: 109~114

    • DOI

      10.11532/river.28.0_109

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 河道横断面形状の無次元指標の時空間変化に着目した低水護岸の被災リスク評価2022

    • Author(s)
      椿 涼太、森藤 慎、安廣 健太、戸田 祐嗣、尾花 まき子、重枝 未玲、内田 龍彦
    • Journal Title

      河川技術論文集

      Volume: 28 Pages: 421~426

    • DOI

      10.11532/river.28.0_421

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Fluvial land cover classification by using CSC deep learning method with UAV airborne images2023

    • Author(s)
      Miyamoto, H. and Ishii, R
    • Organizer
      EGU General Assembly 2023
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] The Usefulness of Normalized Satellite Indices for Machine Learning Classification of Riparian Land Covers2022

    • Author(s)
      Miyamoto, H., Sato, T., and Iwami, S.
    • Organizer
      AGU Fall Meeting 2022
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Riverbed Form Simplification for Riparian Vegetation Dynamics Modeling with Flood Impacts2022

    • Author(s)
      Miyamoto, H. and Shintani, T.
    • Organizer
      AGU Fall Meeting 2022
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Flood flow modelling coupled with ML-based land cover detection from UAV and satellite river imagery2022

    • Author(s)
      Sato, T., Iwami, S., and Miyamoto, H.
    • Organizer
      EGU General Assembly 2022
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Comparison of deep learning methods for colorizing historical aerial imagery2022

    • Author(s)
      Tanaka, S., Miyamoto, H., Ishii, R., and Carbonneau, P.
    • Organizer
      EGU General Assembly 2022
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Groundwater level prediction method using deep learning for evaluating a nature restoration project in Kushiro wetland, Japan2022

    • Author(s)
      Yamaguchi, T., Miyamoto, H., and Oishi, T
    • Organizer
      EGU General Assembly 2022
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2023-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi