データ駆動型ロバスト最適化による次世代の復興土地利用計画に関する研究

基于数据驱动的稳健优化的下一代重建土地利用规划研究

基本信息

批准号：
22K04361
负责人：
大窪和明
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04361/
关键词：
復興土地利用計画水害ロバスト最適化

项目摘要

気候変動の進行に伴う水害リスクの変化を背景として，複数の水害シナリオを考慮した上で最適な土地利用計画を求めるロバスト最適化モデルを開発した．沿岸部の都市や複数の河川に囲まれた地域においては，想定すべき水害シナリオを一つに絞ることが難しく，不確実性が存在する．想定される全ての水害シナリオを避けた土地利用計画の策定も難しい中，計画段階において各水害シナリオを重視する度合いを重みとして設定し，最適な土地利用計画を求めるモデルを考えた．そのために，データ駆動型ロバスト最適化モデルの一つであるDistributionally Robust Optimizationを応用し，各水害シナリオの影響の大きさに応じた重みを設定しながら，水害リスクの小さい最適な土地利用計画を求めるモデルを提案した．その結果，各水害シナリオに全て同一の重みを設定し，重視するシナリオを定めずに求められた土地利用計画は，最も大きな被害が想定される水害シナリオに対しては頑健であったものの，それ以外の水害シナリオに対しては脆弱になっている可能性が示唆された．その一方で，本研究で提案したモデルを用いて適切な重みを設定することによって，各水害シナリオによる影響を分散させた土地利用計画が得られることが確認された．さらに，住居地域や商業地域など複数の土地利用が考えられる中で，同種の土地利用を隣り合わせて配置することによって将来的な維持管理費用が低減できることを考慮したモデルとして拡張した．拡張したモデルを，洪水や高潮による水害リスクが想定されている地域を対象に実証分析を行った．拡張モデルを用いて，河川堤防の破堤箇所や維持管理費用の低減効果に関する感度分析を行った結果，水害リスクを避ける土地利用と維持管理費用を低減させる土地利用とが両立できる可能性が示唆された．

针对气候变化导致的洪水风险变化的背景，我们开发了稳健的优化模型，考虑多种洪水灾害情景并确定最佳的土地利用计划。在沿海城市和多河流包围地区，洪水灾害情景很难缩小到一种，且存在不确定性。虽然很难制定一个避免所有可能的洪涝灾害情景的土地利用规划，但我们设计了一个模型，通过在规划阶段将每种洪涝灾害情景的重视程度作为权重来确定最佳土地利用规划。为此，我们应用数据驱动的鲁棒优化模型分布式鲁棒优化来确定低洪水风险的最优土地利用方案，同时根据每种洪水灾害情景的影响程度设置权重，提出了一个模型。因此，通过对每种洪水灾害情景设置相同权重且未指定优先情景而获得的土地利用计划对于预计造成最大损失的洪水灾害情景来说是稳健的，但建议该地区可能容易受到其他洪水灾害的影响。另一方面，已经证实，通过使用本研究提出的模型设置适当的权重，可以获得分散每种洪水灾害情景影响的土地利用计划。此外，虽然考虑了住宅区和商业区等多种土地用途，但该模型进行了扩展，以考虑到通过将类似类型的土地用途相邻放置可以降低未来的维护成本。我们针对预计因洪水和风暴潮而面临水灾风险的地区，对扩展模型进行了实证分析。利用扩展模型，对河堤决口位置和降低维护管理成本的效果进行了敏感性分析，结果表明，可以实现避免洪水风险的用地和减少维护的用地和管理成本。