Development of a real-time flood forecasting model for low-lying area based on observed water levels and short-term precipitation forecasts

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21H02310
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 41030:Rural environmental engineering and planning-related
• Research Institution: National Agriculture and Food Research Organization
• Principal Investigator: Yoshinaga Ikuo 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農村工学研究部門, グループ長 (50414420)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中田 達 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農村工学研究部門, 主任研究員 (10584336) ; 島崎 昌彦 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農村工学研究部門, 推進室長・技術支援センター長等 (30355135) ; 木村 延明 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農村工学研究部門, 上級研究員 (40706842) ; 皆川 裕樹 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農村工学研究部門, 上級研究員 (70527019) ; 福重 雄大 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農村工学研究部門, 研究員 (80845850)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 流出予測モデル / ANNモデル / 画像認識 / リアルタイム

Outline of Final Research Achievements

We developed a real-time flood forecasting model for low-lying area based on observed water levels and short-term precipitation forecasts.This model consists of sub-models, which simulates water flow, predicts inflowing water level, and measures water level and flow rate.The water flow model can simulate canal flow, runoff from watershed and inundation from canal with high physical representation and low calculation load. Water level prediction model is based on Artificial Neural Network implementing transfer learning method. Water level model can measure water level of upwind and downwind point of a gate and gate opening by image recognition.

Free Research Field

農業農村工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

気候変動等によって豪雨の頻度や規模が増大している。また、農村地域では宅地化によって出水のパターンが変化しただけでなく、浸水から守るべき生命や財産が増えたことにより、排水ポンプなどの水利施設の適切な操作が求められている。そこで、豪雨時の水路の水位上昇や周辺への氾濫をリアルタイムで遠隔監視や予測する技術開発により、排水ポンプや水門などの水利施設の適切な操作を支援し、浸水被害の軽減や被害後の早期の復旧に貢献することが期待される。