実測水位と降水短時間予報に基づくリアルタイム低平地氾濫予測モデルの開発

基于实测水位和短期降水预报的实时低洼地区洪水预测模型的开发

基本信息

项目摘要

佐賀県の低平地の農地を対象とした調査を継続し、浸水範囲周辺にて水位計やタイムラプスカメラ等によるデータ収集を継続するとともに、過去のデータの整理等に基づいてモデル開発等を実施した。個別のモデル開発状況については、次のとおり。1)水路の水位と氾濫の予測:モデルやパラメータの調整および境界条件の設定等を完了し、2022年7月に発生した浸水を再現した。水路の水位については、変動傾向は概ね再現できたが、水位の最大値を過大評価する等の課題が明らかになった。2)地区への流入量の予測:AIによる予測を行う際に精度向上のボトルネックとなる、教師データの質の改善に取り組んだ。教師データに周期性を含む場合の前処理手法を開発し、本手法の適用により数%の精度向上を確認した。3)自流域からの短期流出の予測:1)のモデルにおいて、水路に接続する農地等を幅広な水路とみなしたモデル化を行い、高速で計算が可能であることを確認した。なお、実測の浸水範囲にかかるデータが十分得られなかったため、計算結果の検証は実施できていない。4)画像認識による水門での水位、流量計測:開発中のシステムを用いて、ゲートの開度やゲートの上下流の水位を推測し、その結果を用いてゲートの下側を通過する流量を推測する手法を開発した。水位を推測する過程は、AIによるゲートや水面の認識、認識した箇所を3Dカメラで計測の2つのステップで実施されており、AIによる認識率と3Dカメラの計測精度のいずれも実用可能なレベルであった。
我们继续对佐贺县低洼地区的农田进行调查,并继续利用水位计、延时相机等收集洪水地区周围的数据,并根据过去的数据进行组织开发模型。 。各个型号的发展现状如下。 1)水位和航道洪水预测:完成模型和参数调整、边界条件设置等,再现2022年7月发生的洪水。航道水位方面,虽然总体再现了波动趋势,但高估最高水位等问题也凸显出来。 2)预测学区的流入量:我们致力于提高教师数据的质量,这是使用人工智能进行预测时提高准确性的瓶颈。我们针对训练数据包含周期性的情况开发了一种预处理方法,并证实通过应用该方法,准确率提高了几个百分点。 3)局部流域的短期径流预测:在1)中描述的模型中,我们将与水道相连的农田建模为宽水道,并确认高速计算是可能的。请注意,由于无法获得有关实际测量的淹没面积的足够数据,因此无法验证计算结果。 4)利用图像识别测量水闸的水位和流量:利用正在开发的系统,估算闸门的开度以及闸门上下游的水位,并利用结果估算流量我们开发了一种推理方法。估算水位的过程分两步进行:AI识别闸门和水面,以及3D相机对识别点进行测量,AI的识别率和3D相机的测量精度均达到在实际层面上确实如此。

项目成果

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PROPOSING A PRE-PROCESSING THAT CONTRIBUTES TO THE ACCURACY IMPROVEMENT OF LSTM WATER LEVEL PREDICTIONS WITH EXTRACTED, PERIODICAL DATA
提出一种预处理方法,有助于利用提取的定期数据提高 LSTM 水位预测的准确性
  • DOI:
    10.11532/jsceiii.3.j2_85
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    木村 延明;吉永 育生;皆川 裕樹;福重 雄大;馬場 大地
  • 通讯作者:
    馬場 大地
ゲート撮影画像の解析による水位および流量計測の実用性の検討
通过分析闸门图像检验测量水位和流量的实用性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    中田達;吉瀬弘人;島崎昌彦
  • 通讯作者:
    島崎昌彦
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吉永 育生其他文献

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