地域主体の防災IoTが拓く中小河川向けCommunity-led洪水氾濫予測システム

• 研究課題/領域番号: 25K01480
• 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25030:防災工学関連
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: 佐藤 辰郎 九州大学, 工学研究院, 准教授 (20711849)
• 研究分担者: 大槻 順朗 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (10618507) ; 厳島 怜 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (30737656) ; 古田 尚也 大正大学, 総合学修支援機構, 教授 (40727856) ; 森山 聡之 福岡工業大学, 附置研究所, 研究員 (50136537) ; 寺村 淳 大正大学, その他部局等, 招聘教授 (70728138)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 24,050千円 (直接経費: 18,500千円、間接経費: 5,550千円); 2028年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円); 2027年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2026年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円); 2025年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
• キーワード: 防災IoT / 中小河川 / 氾濫予測 / Community-led / 流積予測法

研究開始時の研究の概要

中小河川の洪水氾濫予測手法の確立は世界的課題であるが，中小河川は物理モデルのパラメータ設定の困難さ，氾濫計算の高い計算負荷，および小流域ゆえの降雨予測精度への強い依存性により，効果的な予測手法の確立に至っていない。
本研究では，これらの課題を克服するCommunity-led氾濫予測システムの開発を提案する。このシステムは，コミュニティベースで高密度に設置されたIoT水位センサーのデータを活用し，降雨依存度の低い水位予測（流積予測法）と地形解析ベースの低計算負荷氾濫予測（改良HAND）を統合する。これにより，中小河川の氾濫を高精度かつ効率的に予測可能となり，逃げ遅れ等の避難に関する問題の解決に貢献する。