2022 Fiscal Year Annual Research Report
数値解析技術とAIを融合した洪水氾濫予測システムの開発
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21J21704
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
伊藤 毅彦 東京理科大学, 理工学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2021-04-28 – 2024-03-31
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| Keywords | 洪水氾濫予測 / 数値解析モデル / 降雨流出 / 河川流 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，洪水氾濫予測を実施する上で基盤となる数値解析モデルの構築を実河川流域を対象として進めた．近年の豪雨により浸水被害が多発している千葉県一宮川流域を検討対象とし，流域全体を対象とした精緻な洪水氾濫予測を実現するべく，分布型流出モデルである降雨流出氾濫モデル（RRIモデル）と河川洪水流を追跡する一次元不定流計算モデルの接続を行い，洪水時の河川流量・水位の時空間分布を解く数値モデルの構築を進めた．これにより，降雨の入力から流出・流下現象をコンピュータ上で解析し，河川流量・水位の縦断分布を時々刻々算出する洪水氾濫予測の基礎的な枠組みを構築した．氾濫計算を行う上で，河道部の水位を精緻に算出できることが極めて重要であるため，現在は河道部の計算を平面二次元計算に拡張することを進めている．また，モデルの構築にあたって，本河川流域においては，流出計算で用いる水文地形データの解像度により河川流量の計算結果に大きく差異が生じることが確認された．本流域の地形的特徴として，局所的な標高差を有する谷津が広域に分布しており，この斜面勾配が降雨流出の駆動力となっていることが考えられるが，地形データをアップスケールすると，斜面勾配が平滑化されることが流量に差異が生じる要因であることを示し，本流域においては，用いる地形データの格子解像度に留意する必要があることを示した．さらに，構築した数値モデルのキャリブレーションと精度検証を行うため，流域内の多地点において河川水位観測を実施している．
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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
研究目的である洪水氾濫予測の基盤となる数値解析モデルの枠組みを実河川流域において構築できており，実洪水イベントを対象とした再現計算まで実行できているため．さらに，流域内の多地点河川水位の観測を実施しており，数値解析モデルのキャリブレーションと精度検証を行うための十分な観測データが得られているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はモデルの高度化を図っていく．具体的には，降雨流出計算では，局所的な斜面勾配の反映や都市部における水路網の反映により流出現象をより現実に近い状態でシミュレーションできることを目指す．また，河川流計算では，一次元不定流計算を平面二次元計算への拡張するなど多地点観測水位を満足する計算水位になるよう改良をしていく予定である．
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