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Elucidation of the stabilisation mechanism of naturally-derived river channel based on observation big data during floods and identification of river channel design indicators

Research Project

Project/Area Number 24H00365
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
Research InstitutionNiigata University

Principal Investigator

安田 浩保  新潟大学, 災害・復興科学研究所, 研究教授 (00399354)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 田中 一成  早稲田大学, 理工学術院, 准教授(任期付) (00801226)
村松 正吾  新潟大学, 自然科学系, 教授 (30295472)
早坂 圭司  新潟大学, 自然科学系, 教授 (40377966)
Project Period (FY) 2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥48,360,000 (Direct Cost: ¥37,200,000、Indirect Cost: ¥11,160,000)
Fiscal Year 2025: ¥8,710,000 (Direct Cost: ¥6,700,000、Indirect Cost: ¥2,010,000)
Fiscal Year 2024: ¥22,230,000 (Direct Cost: ¥17,100,000、Indirect Cost: ¥5,130,000)
Keywords河川 / 流域治水 / データ駆動 / PINNs / DMD / 観測ビッグデータ
Outline of Research at the Start

近年の甚大な被害を伴う水害の頻発と、今後の洪水の頻度と規模の増大に対応するため流域治水が開始した。流域治水の真価が発揮されるのは河道がどこも破損せずに河道に洪水を収容できた時のみである。本研究は、流域治水の真価を発揮できるように、まず、河川において自然に形成された河道形状が洪水が流下しても壊れにくい力学機構を実河川および模型実験から得た観測ビッグデータを用いて解明した上で、河道設計に用いるための安定性に優れる河道形状を特定する。次に、特定した河道形状の安定性の将来予測をできるように、収集したビッグデータから予測力に優れる河川のモデル式を帰納的に抽出する。

Report

(1 results)
  • 2024 Comments on the Screening Results

URL: 

Published: 2024-04-05   Modified: 2025-06-20  

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