| 研究課題/領域番号 |
23K22870
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01600 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 京都大学 |
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研究代表者 |
立川 康人 京都大学, 工学研究科, 教授 (40227088)
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| 研究分担者 |
Kim Sunmin 京都大学, 工学研究科, 准教授 (10546013)
田中 智大 京都大学, 工学研究科, 助教 (20793798)
佐山 敬洋 京都大学, 防災研究所, 教授 (70402930)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
11,960千円 (直接経費: 9,200千円、間接経費: 2,760千円)
2024年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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| キーワード | 洪水予測モデル / データ同化 / リアルタイム予測 / アンサンブルカルマンフィルタ / 最適内挿法 / リアルタイム洪水予測 / 分布型洪水流出予測モデル / 分布型洪水流出氾濫予測モデル / 水防災・減災 / 流出現象のモデル化 / 水災リスク / 気候変動 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
洪水災害による被害を最小限に抑えるためには、避難活動や治水施設による洪水制御を効果的に実現するための実時間の河川流量・水位予測が欠かせない。本研究では、日本のすべての河川流域を予測対象とする全国分布型降雨流出氾濫モデルに適用可能なアンサンブルデータ同化手法を開発し、分布型降雨流出モデルおよび分布型降雨流出氾濫モデルに組み込んで、洪水予測精度の改善を実現する。
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| 研究実績の概要 |
１）分布型降雨流出氾濫モデルへのデータ同化システムの導入：アンサンブルカルマンフィルタを適用した洪水予測シミュレーションを実施し、その適用性を確認した。次に、そこで得られた誤差共分散行列を固定的に与えて逐次、状態量推定を行う最適内挿法の性能を分析した。その結果、本手法によるモデル状態量の推定精度はアンサンブルカルマンフィルタを適用した場合よりも劣るものの、状態量である河川水位および河川流量、さらにモデルパラメータの推定精度向上に有効であることを確認した。誤差共分散行列を推定した洪水とは別の洪水を対象とした場合でも、本手法によって状態量の推定精度が向上することを見出した。また、日本全国の河川流域に分布型降雨流出モデルを適用するために、国土数値情報や全国デジタル土壌図を用いて土地利用・土壌区分ごとに標準的なモデルパラメータ値を同定することを試みた。
２）動的最適内挿法による計算負荷の低いデータ同化手法の開発：計算負荷を抑えつつモデル状態量の誤差共分散行列を逐次生成する動的なアンサンブル最適内挿法の開発を継続した。その一つとして分布型降雨流出氾濫モデルで予測したモデル状態量に空間的な相関構造を持つ予測誤差をランダムに付加して多数のモデル状態量を生成し、生成したモデル状態量からその誤差共分散行列を逐次生成する動的アンサンブル最適内挿法の開発を継続した。また、実流域に適用してその効果を分析した。
３）状態量データベースからの状態量選択による計算負荷の低いデータ同化手法の開発：過去に発生した洪水の分布型洪水流出シミュレーションを事前に実施してそれらのモデル状態量を格納したモデル状態量リポジトリを構築し、対象とする洪水の予測状態量ベクトルに類似する状態量ベクトルを逐次、リポジトリから複数抽出して誤差共分散行列を動的に生成する手法の開発を継続した。また、実流域に適用してその効果を分析した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
アンサンブルカルマンフィルタを降水流出氾濫モデル（RRIモデル）に実装する計算機プログラムを開発した。次に、それを用いた洪水予測シミュレーションを実施しその適用性を確認した。次に、計算負荷の低いデータ同化手法の開発を継続し、以下の成果を得た。
１）アンサンブルカルマンフィルタを適用して得たモデル状態量の誤差共分散行列を固定的に与えて初期値推定を行う最適内挿法の性能を分析した。この手法によるモデル状態量の推定精度はアンサンブルカルマンフィルタを適用した場合よりも劣るものの、計算負荷は大幅に低減し、モデル状態量である河川水位および河川流量、さらにモデルパラメータの推定精度向上に有効であることを見出した。
２）次に、この手法を発展させるために、二つの手法の適用性の分析を継続した。一つは、予測計算によって得られる一組の状態量ベクトルにランダムに発生させた空間相関誤差を加えることによって複数の状態量ベクトルを生成し、それらによって推定誤差分散共分散行列を逐次生成する手法である。もう一つは、過去の洪水シミュレーションによって生成したモデル状態量ベクトルを事前に多数蓄積し、それらから逐次類似する状態量ベクトルを抽出することによって推定誤差分散共分散行列を構成する手法である。令和４年度に開発したこれらの計算機プログラムを用いて実流域での状態量推定の精度検証を実施し、それらが有効に機能することを確認した。
この２年間で、計算負荷を低減させる新たなデータ同化手法の計算機プログラムを開発することができた。また、本手法による状態量推定の効果の分析を進めることができた。最終年度はこれらの予測手法を用いて複数洪水の予測シミュレーションを実施し、適用性の分析と予測手法の改善を進める。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでに開発を進めてきた二種類の計算負荷の少ないデータ同化手法の実流域への適用例を増やし、その適用性を検証する。特に、状態量ベクトルに空間相関構造を有するランダム誤差を付加して複数の状態量ベクトルを得て推定誤差分散共分散行列を逐次生成する手法は、ランダム発生させる誤差の統計的特性によって推定精度が異なることを令和５年度の分析で確認した。この誤差の統計的特性をどのように設定すれば安定的に精度を確保して状態量を推定できるかを引き続き検討する。また、分布型降雨流出氾濫モデルの予測精度を改善するために、多地点・多時期の観測水位流量データを用いた分布型降雨流出モデルの同定手法の開発を継続する。その成果として、国土数値情報土地利用細分メッシュデータや全国デジタル土壌図を用いて、水文観測が不十分な河川流域にも適用できるモデルパラメータ値の標準値を得る。
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