洪水予測は河川管理の現場での水防活動や警戒・避難活動のために不可欠であり、十分な信頼性とリアルタイム性が求められる。
一方、流域の面的な情報を詳細に解析できる分布型モデルは、パラメータの数が多く、キャリブレーションに時間と手間を要するのが実情である。
このため、土木研究所では民間会社との共同研究を実施し、複数のオープンソース最適化アルゴリズムを用い、地上雨量データを基に過去の洪水を踏まえたパラメータ最適化のための手法(多目的最適化を含む)を開発した。また、その結果を共同で論文発表するなど成果を上げてきた。
このように洪水予測モデルのパラメータは過去に発生した洪水に基づいて同定されてきたが、予測すべき対象はこれから発生する洪水であるため、リアルタイムで対象洪水の観測情報をモデルにフィードバックし予測結果をアップデートすることが更なる予測精度の向上に繋がる。
特に降雨の空間分布や初期土壌水分量は洪水ごとに大きく異なるため洪水予測モデルに詳細に反映することが重要である。
本研究では、以下の2点に関する研究を行う。
１）降雨等の入力データが最適化結果に及ぼす影響の評価…
レーダ等の面的雨量を用いて最適化することで使用する入力データが最適化結果に及ぼす影響を明らかにする。
２）実時間洪水予測精度の向上手法の開発…
実時間洪水予測の際に生じた実測値と予測値の差分を小さくするためのフィードバック手法を開発する。
平成２９～３０年度
| 上席研究員 | 伊藤 弘之 |
| 研究員 | 宮本 守 |
