| 研究課題/領域番号 |
18K13843
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分22040:水工学関連
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| 研究機関 | 日本工営株式会社中央研究所 |
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研究代表者 |
一言 正之 日本工営株式会社中央研究所, 先端研究センター, 課長 (40463559)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 洪水予測 / 河川水位予測 / ダム流入量予測 / 都市河川 / 機械学習 / 深層学習 / 人工知能 / 氾濫予測 / ニューラルネットワーク / XRAIN |
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| 研究成果の概要 |
高解像度な雨量データおよび深層学習を用いて、これまで予測が困難とされてきた都市中小河川における迅速かつ高精度な河川水位予測モデルを構築し、鶴見川にて実証した。また畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて高解像度の雨量レーダを直接読みこめるモデルを構築し、複数流域にて実証した。その他、物理的なモデルとのハイブリッドや、説明可能なAI（XAI）の適用、データ拡張による未経験事象への適用性向上などの高度化を行った。最終年度には深層学習を用いた流出解析のレビュー論文を発表した。また本研究のメインテーマである水位予測からの発展形として、人工知能による外水氾濫の浸水域予測技術の基礎検討を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義は次の通りである。①都市河川における人工知能を用いたリアルタイム洪水予測手法の適用性の提示。②CNNの適用によるレーダ雨量の活用、データ拡張による大規模洪水への適用性の向上、不定流モデルとのハイブリッドによる縦断的な水位予測、深層学習に対するXAIの適用による説明性の向上など、新しい手法の開発。③レビュー論文の投稿による学術コミュニティへの知見の共有。
社会的意義は、気候変動による水害リスク増大への適応策に資する技術的貢献として、次の通りである。①洪水予測やダム運用の高度化に直結する技術開発・実証。②開発した水位予測と連携した、将来的なリアルタイム氾濫予測に向けた基礎技術の開発。
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