機械学習と力学モデルの融合による流域スケール流木予測管理技術の構築

• 研究課題/領域番号: 24K00985
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 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: 富山大学
• 研究代表者: 木村 一郎 富山大学, 学術研究部都市デザイン学系, 教授 (60225026)
• 研究分担者: 磯部 公一 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (70452084) ; 岩崎 理樹 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (70727619)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円); 2027年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2026年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円); 2025年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円); 2024年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
• キーワード: 流木

研究開始時の研究の概要

河川流木災害軽減を目指し，流木堆積予測・制御技術を機械学習と力学モデルの融合により構築する．機械学習と力学モデルの長所・短所を生かした新たな視点により，複雑な流木機構とそののマルチスケール性に対処できる新規性の高いアプローチを実現する．構築する技術は「予測フェーズ」と「減災フェーズ」の二段階からなり，既往の災害データや現地観測データに基づいて検証し，モデルの客観性・汎用性を担保する．