| 研究課題/領域番号 |
15H05222
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 海外学術 |
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| 研究分野 |
水工学
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| 研究機関 | 富山県立大学 |
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研究代表者 |
手計 太一 富山県立大学, 工学部, 准教授 (70391620)
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| 研究分担者 |
呉 修一 富山県立大学, 工学部, 准教授 (00646995)
宮本 守 国立研究開発法人土木研究所, 土木研究所(水災害・リスクマネジメント国際センター), 研究員 (80391621)
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| 研究協力者 |
下坂 将史
道谷 健太郎
堀内 雄介
善光寺 慎吾
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2018年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2017年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2016年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2015年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
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| キーワード | 貯水池操作 / 大規模ダム貯水池 / タイ国 / チャオプラヤー川流域 / 機械学習 / JRA55 / 季節予報 / チャオプラヤー川 / タイ / 貯水池運用 / 最適化 / SST / 海水面温度 / 貯水池操作の最適化 / 水資源マネジメント / 旱魃 / 流域管理 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，タイ国チャオプラヤー川流域を対象に，国情に合わせた貯水池運用の提案を行った．ここでの国情とは工学，技術者教育やモデルの精度を指している．本研究では，大規模貯水池運用モデルの提案と機会学習を利用した降水量季節予報モデルを開発した．前者については，現業で得られている水文データを基にモデルを構築し，過去の運用の向上について検討した．その結果，当地では十分の幅の精度で過去の運用を向上させることができた．一方，機械学習を利用した降水量季節予報モデルは利水については極めて精度良く予報できることを示した．この季節予報モデルを貯水池操作に反映できる十分な可能性を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では大規模貯水池運用を利水と治水の両面を満足する大規模貯水池運用モデルの提案ができた．実運用に適用できるように，2つの大規模ダム貯水池における過去の貯水池操作全てについて約40～50年連続的に検証したことはこれまでにない学術的成果である．本提案モデルは，タイ国王立灌漑局とタイ電力公社で直接成果発表しており，基盤(B)国際の事業として十分な効果があったと考えている．さらに，発展的に実施した機械学習を利用した降水量季節予報モデル開発は非常に良い精度であったことは今後の研究発展に大きく寄与するものであり，別の研究事業に引き継がれている．
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