2015 Fiscal Year Annual Research Report

ICTによる災害情報の共有を想定したリアルタイム浸水ハザードマッピング

Research Project

Project/Area Number	15H04051
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	佐山敬洋京都大学, 防災研究所, 准教授 (70402930)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	畑山満則京都大学, 防災研究所, 准教授 (10346059) 寶馨京都大学, 防災研究所, 教授 (80144327)
Project Period (FY)	2015-04-01 – 2019-03-31
Keywords	洪水 / 鬼怒川 / 降雨流出 / ICT / ソーシャルメディア / 災害情報 / データ同化 / 浸水
Outline of Annual Research Achievements	本研究は、中小河川を含む流域一体の降雨流出氾濫シミュレーションを、現場から収集される浸水情報や河川水位情報によって逐次補正するデータ同化手法を考案し、迅速かつ高精度に浸水域を推定する技術を開発する。初年度にあたるH27年度は、研究実施計画に基づき、以下の内容を実施した。 (1) RRIモデルの高度化とデータ同化手法の基礎的検討本研究で活用するRRIモデルは、これまで詳細な河道断面情報が入手困難な途上国の無堤河川を主な適用対象にしてきた。RRIモデルを国内流域に適用するにあたり、本年度は河道断面や堤防情報を詳細に反映させるようモデルを高度化した。任意の河道断面情報を反映できるようにしたうえで、兵庫県の千種川流域を対象にRRIモデルの適用研究を進め、河道改修前後の断面の変化が流出や氾濫に及ぼす影響を分析した。また改良したRRIモデルを基礎に、変分法などの同化手法について検討を始めた。 (2) 浸水情報の収集に関する基礎検討本研究では水害時の浸水関連情報が、いつ・どのようにして伝達されているかを分析することが大切である。年度当初は過去の水害を対象にした分析を予定していたが、H27年9月に関東・東北豪雨が発生し、本研究でもこの豪雨による鬼怒川下流部・常総市における洪水氾濫を対象にした調査・分析を進めた。具体的には、発災後に浸水痕跡調査を行い、高性能のGPSを用いて最大浸水位を計測することで、最大浸水深の空間分布を推定する手法を提案した。また浸水域の情報と最大浸水位分布の情報から、特定の時刻の浸水深の空間分布を推定する方法を検討した。さらに、(ツイッターを対象にした)ソーシャルメディア上で、鬼怒川洪水時に地域の住民がどのような浸水関連情報を発信しているかを分析した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 今年度9月に発生した関東・東北豪雨は、本研究の主題とも密接に関連するものであり、上記の通り本年度は災害の調査や分析を中心に進めた。当初計画とは一部内容は異なるが、特に浸水関連情報の収集については上記の内容で研究を進めた。
Strategy for Future Research Activity	引き続き鬼怒川洪水の分析も進めつつ、計画に基づいてRRIモデルの高度化・適用、浸水関連情報の収集、データ同化に関する基礎研究を進める。