2022 Fiscal Year Research-status Report
Establishment of AI forecasting technology for the dam storage volume, rainfall, and river flow in Japan and other Asian countries
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22KK0160
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| Research Institution | Kochi University of Technology |
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Principal Investigator |
星野 孝総 高知工科大学, システム工学群, 准教授 (10351321)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
端野 典平 高知工科大学, 環境理工学群, 准教授 (10766520)
村井 亮介 高知工科大学, 地域連携機構, 助教(プロジェクト) (70773810)
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| Project Period (FY) |
2022-10-07 – 2025-03-31
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| Keywords | 水位AI予測モデル / ソフトコンピューティング / 深層機械学習 / 将来の洪水予測 / 湿地帯水位予測 / 洪水貯留地域 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究内容: 本研究では、電力の安定供給と水害防止の観点から、ダム貯水量、雨量、川流量、および天気情報を活用して、下流域の水力発電施設の発電量を推定するAI予測システムを海外の共同研究者と共同で開発する。
国際研究協力する意義：アジア各国の中でもベトナム、スリランカ、フィジー島など、アジア各国は日本よりも水力に頼っており、エネルギー供給バランスの予測運用が重要です。IT社会化の電力需要に伴い、供給バランスを見越した安定供給が課題となっている。一方、雨量の増加による洪水被害は、日本や世界各地で深刻な問題であり、AIやIoTを活用した洪水・災害予測や対策が求めれらている。世界各地の雨量を正確に予測することで、人々の生活を守りながら安定的なエネルギー供給が可能となり、サステナブルな世界を実現できる。日本にとっても大きなメリットがあり、国際的な研究者との国際協力する意義がある。
研究協力の重要性：海外の研究機関との協力には重要な利点と必要性がある。それは、世界的な気候変動や気温上昇を考慮した温室効果ガス排出シナリオ（RCPシナリオ）に基づくデータを収集するための共同研究者と研究対象河川およびダム水域をドローンセンシング調査することにある。温室効果ガスの変動は人間活動と関連し、消費電力と供給電力に影響を与えている。世界規模でRCPシナリオに基づくAI予測を行うことは、持続可能な社会の実現に向けた研究の取り組みとなる。RCPシナリオに従う場合、各地の地形情報を取得し、それを組み込んだAI予測システムの開発が必要となり、国際協力が欠かせない。現在、共同研究機関の研究用データベースを活用しており、さらに予測の性能向上のため、各国現地の電力需要と発電量の動的変化を把握し、それらを考慮したさらに高度なAIアルゴリズムの最適設計を進める。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
プロジェクトはおおむね順調に進んでいる。日本側の研究者とのミーティングを4回開催した。衛星データの利用とドローンの購入について検討した。まず、スリランカの航空法に関して調査した結果、日本よりも制限が厳しいことが分かった。回転翼機ドローンの飛行限界はおおよそ9ヘクタール程度と考えられるため、それに適したドローンの選定が望ましい。また、水面のある場所では三次元情報の精度が低下するため、川のように岸が近い場所のデータ信頼性が高いとされた。そのため、カメラ一体のエントリーモデルのドローン（例: DJI社のPhantom）を採用することにした。さらに、流量モデルに必要な位置精度によって測位機器が異なる可能性があり、再検討した。物理モデルに関しては、AW3dの標準版地形データが十分であるとわかった。DSM（2.5m）に加えてDTM（5m）も利用を検討した。また、高知県庁で河川流域でのドローン飛行について意見交換し、手続きについて確認した。
国際オンラインミーティングを2回開催し、スリランカとベトナムとの間で航空法に関する項目や制限について確認した。スリランカでの空撮領域や広さについて意見交換し、具体的なドローン機材についてもカタログを確認し、購入手続きを開始した。スリランカとベトナムでの実験方法について議論し、流量や水位を計測機器で測定し、ドローンで空撮してビデオ録画することでAIデータを作成することを検討した。川底深さのパラメータも含めることが検討され、大型ドローンを使用して推進計測も検討した。準備は順調に進んでおり、スリランカでのドローンスキャン実験を予定している。
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| Strategy for Future Research Activity |
予定通り、スリランカのロンボ洪水貯留地域、マハヴェリ川流域、マルワトゥオヤ流域のダムや貯水池の調査を行う。そこで得たデータと衛星地形データ、水位計や流量計のデータを収集しAIモデル構築に向けた準備を進める。研究の成果は、エネルギー供給バランスの予測運用や洪水被害の予測・対策に大きな貢献をもたらすと期待される。特に、日本やアジア各国においては、水力に頼る国々にとっては安定的な電力供給の実現が重要であり、洪水被害の予知と効果的な対策が求められている。国際協力を通じて、正確な雨量予測やエネルギー供給の安定化に取り組むことは、持続可能な社会の実現に向けた重要な一歩である。
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| Causes of Carryover |
ドローン機材購入と人工衛星データの購入を発注した。ドローンは年度内に納入できたが、人工衛星データは間に合わなかったため、その金額分が余った。次年度で納品されたため、次年度で人工衛星データの価格を計上する予定である。
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