2018 Fiscal Year Annual Research Report
Real-time hazard mapping with local flooding information on Information and Communication Technology
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15H04051
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
佐山 敬洋 京都大学, 防災研究所, 准教授 (70402930)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
畑山 満則 京都大学, 防災研究所, 教授 (10346059)
寶 馨 京都大学, 総合生存学館, 教授 (80144327)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 洪水 / 平成30年7月豪雨 / RRI / データ同化 / ICT / ソーシャルメディア / 災害情報 / 最適内挿法 |
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| 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した。最終年度は特に以下の内容を実施した。
(1) 現地浸水関連情報と浸水シミュレーションの同化技術検証
本研究で開発を進めた現地浸水関連情報の同化技術については、平成30年7月豪雨によって被害を受けた岡山県真備町と平成27年関東・東北豪雨災害によって被害を受けた茨城県常総市を対象に、提案手法の検証を進めた。開発した手法は、様々な条件で多数の氾濫シミュレーションを実行し、それらの結果と現場で入手される浸水情報を統計的に同化する方法である。常総市を対象とした検証では、様々な現地データ取得シナリオを比較して、効率的なハザードマッピングのための情報入手のあり方について検討した。また、真備町への適用においては、浸水想定区域図を作成するための氾濫計算結果を応用する方法を検討した。
(2) RRIモデルによる中小河川の洪水予測とデータ同化
本研究で継続的に高度化を進めてきたRRIモデルを平成30年7月豪雨の解析に応用した。西日本全体を対象にした解析では、流域全体を一様のパラメータで計算する単純な方法でも概ね豪雨時の流出量を広域で一体的に推定できることを明らかにした。また詳細なモデリングを進めてきた兵庫県千種川流域においては、最適内挿法による分布型モデルのデータ同化手法を検証した。特に過去の出水イベントからモデルが有する誤差構造を抽出し、最適内挿法に必要となる共分散行列を推定した。また逐次データを同化するオンラインデータ同化の方が、オフラインデータ同化よりも同化効果が顕著に現われることを明らかにした。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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