| 研究課題/領域番号 |
20K15000
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
橋本 雅和 東北大学, 災害科学国際研究所, 助教 (80814649)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 水害廃棄物 / ネスティング計算法 |
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| 研究実績の概要 |
一年目の2020年度は、分布型流出モデル(RRI)を非矩形領域でネスティングするモデルの構築に着手した。モデル構築の対象地域とした鳴瀬川水系吉田川へ適用済みであり、令和元年東日本台風における破堤氾濫で良好な再現性を得られることを確認した。また、宮城県を流れる七北田川を対象にして、氾濫域の準リアルタイム推定に資する、高密度河道横断面直線表示システムの開発を行い、植生繁茂や土砂堆積による越水危険箇所を推定した。中小河川における植生繁茂の洪水氾濫リスクへの影響は、令和2年7月豪雨で被災した最上川流域のいくつかの場所で確認しており、越水危険箇所推定は重要性が高い。
衛星画像解析と機械学習による浸水建物の検出に関しては、洪水氾濫数値シミュレーションによって推定される災害危険度分布を基に得られる教師データを学習させることで、被災建物を自動的かつ効率的に判別する手法を確立した。平成30年7月豪雨で広範囲で浸水した岡山県倉敷市真備町を対象に研究を進め、従来の手法と同等の8割程度の精度で浸水建物を検出できることを示した。浸水建物の迅速かつ高精度の推定は、水害廃棄物推定の精度に直結するため、特に重要性が高い。
併せて、平成30年7月豪雨、令和元年東日本台風時の水害廃棄物発生量の特徴を整理した。また、令和2年7月豪雨で被災した球磨川流域、最上川流域に関する水害廃棄物の情報収集を行なった。山形豪雨に関しては現地調査を行ない、水害廃棄物の発生状況を確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
水害廃棄物の情報収集は自治体訪問も併せて行うことを考えていたため、コロナ禍の各種制限の影響を受け、進捗はやや遅れている。
屋内で実施可能な数値解析等の作業は概ね順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画通り、一年目に着手したRRI-nestingを使って、より広域での洪水氾濫解析を行い、衛星画像解析と併せて浸水した家屋の判別を行う。西日本豪雨と台風19号の二つのイベントでの洪水氾濫解析と衛星画像解析を行い、浸水状況に関する情報を整理する。年度前半に西日本豪雨、年度後半に台風19号を行う予定である。また、浸水した地域毎によって外水・内水氾濫の別が異なるため、地域毎の水害の特徴もまとめる。
RRI-nestingの洪水ハザード評価のみ、準リアルタイムでの試験運用を開始し、年度内に起こる可能性のある水害に備える。加えて、水害廃棄物発生量推定に必要な解析精度についても検討を進める。水害が生じた場合は現地調査を行なって，浸水状況の把握および水害廃棄物発生状況の調査を行う。新型コロナウイルスの影響で現地調査に制限がかかる部分については、メディアを通した情報収集等に努めることとする。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
出張を予定していたが、先を見通せない新型コロナウイルスの蔓延の影響を受けたため、次年度使用額が生じた。
感染者数は波があるため、制限（緊急事態宣言等）がかかっていない時期を見計らいつつ、調査を行う。
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