| 研究課題/領域番号 |
19H02253
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 関西大学 |
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研究代表者 |
安田 誠宏 関西大学, 環境都市工学部, 准教授 (60378916)
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| 研究分担者 |
中條 壮大 大阪市立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (20590871)
金 洙列 熊本大学, くまもと水循環・減災研究教育センター, 准教授 (60508696)
志村 智也 京都大学, 防災研究所, 准教授 (70789792)
森 信人 京都大学, 防災研究所, 教授 (90371476)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 高潮 / 気候変動 / アンサンブル予測 / ディープラーニング / 確率台風モデル |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，確率的な巨大高潮リスクの将来変化を予測することである．そのために，高潮モデルや確率台風モデル，ニューラルネットワークモデルを高度化改良するとともに，多数アンサンブル実験を行うことで科学的信頼度の高い高潮水位の将来変化量を推算した．(１)多数アンサンブル高潮シミュレーションおよび高潮災害を引き起こした極端台風を対象にしたイベントアトリビューション，(２)全球確率台風モデルの改良と援用，(３)ディープラーニング高潮予測モデルの開発，(４)高潮・波浪結合モデルへの越波・越流遷移モデルの導入を実施し，十分な成果を得ることができた．
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| 自由記述の分野 |
海岸工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
台風を人工的に発生させる確率台風モデルはいくつか開発されているが，台風特性に海面水温分布を考慮して温暖化の影響を反映できるモデルはない．気象データを入力して高潮水位の最大値を予測するニューラルネットワークモデルはいくつかあるが，高潮水位予測にディープラーニング（深層学習）を適用した事例はない．さらに，高潮と波浪の相互作用，越波と越流の遷移過程，高潮の河川遡上を個別にモデル化した事例はあるが，すべてを統合したモデルはない．
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