| 研究課題/領域番号 |
16K06510
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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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| 研究分野 |
水工学
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
野原 大督 京都大学, 防災研究所, 助教 (00452326)
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| 研究協力者 |
グーベスヴィル フィリップ
キム ヤンオー
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | アンサンブル予報 / ダム / 弾力的操作 / 人工知能 / 意思決定支援 |
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| 研究成果の概要 |
現業アンサンブル気象予報によって提供されるメンバ別の降水量予測値に加えて，気圧高度場や気圧場に関する予測情報と，流域における過去の出水状況とその際の気圧場との関係を用いることで，想定される今後の降水の状況とその可能性をより効果的に推定する方法論の構築を行った．その上で，リアルタイムで提供される膨大な予測データと予測されるダムの状態量から，予測の不確実性を加味して各ダムの操作戦略案を導出し，治水面および利水面でのリスクを加味しながら，最適な操作戦略を分かりやすくダム管理者に示すダムの弾力的放流のための意思決定支援システムの開発を行った．
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| 自由記述の分野 |
水資源工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的な特色は，アンサンブル予報に含まれる複雑な情報を高速に処理する上で親和性が高いことに着目して，ダム操作時の予報データの活用に不可欠な大量の情報処理を人工知能技術や情報工学的手法を駆使して支援する手法を開発する点にある．また，アンサンブル予報の降水量予測値がそのままでは精度が芳しくないことに鑑み，予報に含まれる気圧場などの予測データを活用することで，降水予測精度の改善を図るとともに，流域の過去の出水時の経験を活用しながら，ダムの弾力的操作を行うことによって治水・利水管理の高度化を図る手法を検討しており，実管理者にも受け入れられやすい予測の利用方法を提案している．
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