| 研究課題/領域番号 |
21K05841
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41030:地域環境工学および農村計画学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 流域治水 / 拡散モデル / 水害リスク / 気候変動 / 生成モデル / 模擬発生 / 洪水緩和ポテンシャル / 流域水管理 / 豪雨対策 / 深層学習 / 降雨時空間分布 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
流域内に潜在する水害リスクの空間分布を明らかにする。まず、観測および将来の気候変動を考慮した予測豪雨データを深層学習モデルGANに学習させ、多数の豪雨の時空間分布パターンを模擬的に生成させる。次に、その時空間データを新たに開発する流出・湛水解析モデルに入力し、豪雨の局地性を考慮した解析を実施する。これにより、現在～将来の未経験の降雨パターンを考慮した水害リスク評価とその空間分布を明らかにするとともに、危険度が高い豪雨パターンを示す。最後に、モデル上で水田貯留の強化を想定し、その際の作物被害及び周辺浸水リスクの変化を比較して、流域治水への農業施設の貢献可能性を検証する。
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| 研究成果の概要 |
流域の洪水リスク評価に活用する目的で、豪雨時空間データの生成モデルを構築した。
対象地区の解析雨量を事前に学習させた生成モデルにより、1時間単位の降雨時空間パターンが多数生成できた。水害リスク評価には流域水循環モデルを適用し、そこに農業ダムや田んぼダムの機能を組込むことで、リスクと同時に洪水対応策の効果を評価可能とした。対象流域で流域平均雨量が同等のイベントで洪水対策の効果を比較した結果、ダムや水田の対象範囲と雨量分布が重なるかどうかで効果が異なり、降雨の時空間情報が地域の水害リスクに大きく関わることが示された。今後この２つの技術を連携させ、よりリスク評価と対応策の提案に繋げる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
多発する水害に対して、どのような降雨パターンでリスクが高まるか、またどのような対策を実施すればリスク低減に繋がるかを事前に十分検討できれば、よりロバストな地域防災計画の策定が可能になる。その実現には、観測数が少ないために十分な豪雨のパターンを準備できない点がネックであったが、本課題で開発した生成モデルを活用することでその課題が解消された。また、流域内で取りうる対策の効果を評価する流出モデルを組み合わせることで具体的な対応策の検討が進むなど、流域治水の促進に貢献可能な点で、本課題成果には社会的な意義があるといえる。
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