機械学習による降雨予測を活用したハイブリッド洪水予測システムの開発

• 研究課題/領域番号: 22K04332
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分22040:水工学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: Kim Sunmin 京都大学, 工学研究科, 准教授 (10546013)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 洪水予測 / 降雨予測 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

流域面積が100km2程度の小河川流域でも6時間先まで高い精度で洪水予測を実現することを目標として、機械学習に基づいた予測手法と既存の物理モデルに基づいた予測手法を融合した新たな概念のハイブリッド洪水予測システムを開発する。特に、必要な精度を出すことができなかった高解像度の降雨予測を実現するために、最新の機械学習手法と3次元気象レーダー観測情報を活用した降雨予測モデルを開発する。