数値解析技術とAIを融合した洪水氾濫予測システムの開発

开发结合数值分析技术和人工智能的洪水预测系统

• 批准号: 22KJ2798
• 负责人: 伊藤 毅彦
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2798/
• 关键词: 洪水氾濫予測; 数値解析モデル; 降雨流出; 河川流; 数値解析; データ同化; 流域治水

本年度は，洪水氾濫予測を実施する上で基盤となる数値解析モデルの構築を実河川流域を対象として進めた．近年の豪雨により浸水被害が多発している千葉県一宮川流域を検討対象とし，流域全体を対象とした精緻な洪水氾濫予測を実現するべく，分布型流出モデルである降雨流出氾濫モデル（RRIモデル）と河川洪水流を追跡する一次元不定流計算モデルの接続を行い，洪水時の河川流量・水位の時空間分布を解く数値モデルの構築を進めた．これにより，降雨の入力から流出・流下現象をコンピュータ上で解析し，河川流量・水位の縦断分布を時々刻々算出する洪水氾濫予測の基礎的な枠組みを構築した．氾濫計算を行う上で，河道部の水位を精緻に算出できることが極めて重要であるため，現在は河道部の計算を平面二次元計算に拡張することを進めている．また，モデルの構築にあたって，本河川流域においては，流出計算で用いる水文地形データの解像度により河川流量の計算結果に大きく差異が生じることが確認された．本流域の地形的特徴として，局所的な標高差を有する谷津が広域に分布しており，この斜面勾配が降雨流出の駆動力となっていることが考えられるが，地形データをアップスケールすると，斜面勾配が平滑化されることが流量に差異が生じる要因であることを示し，本流域においては，用いる地形データの格子解像度に留意する必要があることを示した．さらに，構築した数値モデルのキャリブレーションと精度検証を行うため，流域内の多地点において河川水位観測を実施している．

今年，我们实施了一个数值分析模型，该模型将作为实施洪水淹没预测的基础，以实际的河流盆地为目标。 The study focused on the Ichinomiya River basin in Chiba Prefecture, where flood damage has been caused by recent heavy rains, and in order to realize precise flood flood prediction for the entire basin, we connected the distributed runoff model, Rainfall Outflow Overflow Model (RRI model), and a one-dimensional indefinite flow calculation model that tracks river flood flow, and constructed a numerical model that solves the spatio-temporal distribution洪水期间的河流和水位。这为洪水淹没预测创造了一个基本框架，其中在计算机上分析了降雨输入的流量和流动现象，并不时计算河流流量和水位的纵向分布。进行洪水计算时，能够精确计算河道的水位非常重要，因此我们目前正在努力将河道的计算扩展到平面二维计算。此外，在构建模型时，可以证实在河流盆地中，由于径流计算中使用的水文形象数据的分辨率，河流计算的结果存在显着差异。该盆地的一个地形特征是，具有局部高程差异的YAT分布在广泛区域，并且该坡度梯度被认为是降雨径流的驱动力。但是，当升级地形数据时，坡度梯度的平滑是导致流速差异的因素，在此盆地中，有必要注意使用的地形数据的晶格分辨率。此外，在盆地内的多个点进行了河水水平观测，以对构造的数值模型进行校准和准确性验证。

项目成果

Application of Hindcast and Ensemble Forecast Rainfall Data Into Flood Risk Analysis in the Ara River, Japan During Typhoon Hagibis

后报和集合预报降雨数据在台风海贝思期间日本阿拉河洪水风险分析中的应用

• 发表时间: 2021
• 作者: T. Ito;Y. Ogata;T. Sayama;T. Kataoka;S. Onomura;Y. Nihei
• 通讯作者: Y. Nihei

NOWCAST AND FORECAST MODELING OF WATER-LEVEL PROFILES IN RIVERS BASED ON IMPROVED DIEX-FLOOD AND DEEP LEARNING

基于改进的 Diex-Flood 和深度学习的河流水位剖面即时预报和预测模型

• DOI: 10.2208/journalofjsce.10.1_307
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of JSCE
• 作者: ITO Takehiko;KASHIWADA Jin;HARAYAMA Nodoka;KANEKO Ryo;KATAOKA Tomoya;ONOMURA Shiho;NAKAYOSHI Makoto;NIHEI Yasuo
• 通讯作者: NIHEI Yasuo

数値河川流モデルと多地点水位のデータ同化に基づく流量ハイドログラフ逆推定手法の開発

基于数值河流模型和多点水位数据同化的流量过程线反估算方法的开发

• 发表时间: 2021
• 作者: 伊藤毅彦;太田皓陽;二瓶泰雄
• 通讯作者: 二瓶泰雄

THE EFFECT OF GRID RESOLUTION ON RUNOFF CALCULATION IN YATSU TOPOGRAPHY FOR THE EVALUATION OF BASIN HYDRAULIC CONTROL -A CASE STUDY ON THE ICHINOMIYA RIVER BASIN -

网格分辨率对流域水力控制评价中八津地形径流计算的影响-以一宫河流域为例-

• DOI: 10.2208/jscejhe.78.2_i_235
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering)
• 作者: ITO Takehiko;KASHIWADA Jin;NIHEI Yasuo
• 通讯作者: NIHEI Yasuo

1D-2D HYBRID RIVER-FLOW MODEL WITH EVALUATION OF ROUGHNESS COEFFICIENT

粗糙度系数评估的一维-二维混合河流模型

• DOI: 10.2208/jscejhe.78.2_i_181
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering)
• 作者: 太田皓陽;柏田仁;伊藤毅彦;二瓶泰雄
• 通讯作者: 二瓶泰雄