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平成29年度 河川情報シンポジウム 講演集
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平成29年度 河川情報シンポジウム 講演集

講演集表紙

◆ 河川情報センター技術検討報告 ◆

AIによる洪水予測と水位データの異常検知

 深層順伝播型ニューラルネットワークによる洪水予測技術を紹介する.深層順伝播型ニューラルネットワークは,浅層順伝播型ニューラルネットワークの隠れ層を多層としたモデルであり,複雑な洪水波形を学習する能力の獲得と洪水予測精度の向上が期待できる.また,ノイズ除去自己符号化器と呼ばれるニューラルネットワークによる水位データの異常検知技術を紹介する.
 本稿では,上記に加え,降雨という自然現象において,降雨発生時刻は逆転しないという制約条件をニューラルネットワークに加える手法に関するアイデア,洪水到達時間,つまり流速の変動の影響を取り除き,洪水ピーク生起時刻の予測と実績との誤差を減らす手法に関するアイデアを提案する.また,水位の時系列データをウェーブレット変換し,いわゆる事前に特徴量抽出を行い,ニューラルネットワークが時系列データの特徴について学習する能力を向上させるアイデアを提案する.河川情報センターでは,GPU,CUDA,Python,Tensor Flow,Kerasを用いたプログラムを開発中である.以下これらの取り組みについて報告する.

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水害時の住民一人ひとりの行動計画の検討手法について

 茨城県常総市では関東東北豪雨により,市の面積の三分の一が浸水被害を受け,避難の遅れや孤立が発生したことを踏まえ,住民一人ひとりが自分自身に合った避難に必要な情報・判断・行動を把握し,自分の逃げ方を手に入れるためのマイ・タイムラインの検討手法の策定を行った.また,マイ・タイムラインの作成を通じて,リスクを認識し,より安全な避難行動を取るような意識に推移したとともに,地域の共助の意識が生まれたことなど,マイ・タイムラインの検討と住民の防災意識向上との関連を定量的に示すことができた.この結果は,個々の生活環境に応じたタイムラインの検討手法とそこから分かる避難行動の分析について示したものであり,マイ・タイムラインの検討の意義を示すものとなった.

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LPデータ活用に向けた水理計算特性の分析

 近年の水災害の増加を鑑みて,航空レーザ計測(LPデータ)など革新的技術の進展を背景に,河川の縦断水位を詳細に把握・予測する動きが加速している。
 河川縦断水位の予測は,一般に河道の横断面データを用いて水理計算を行うことで可能となる.
 しかし,高密度横断面データ(LPデータ)を水理計算に利用するにあたっては,河道縦断方向の横断面データの密度が洪水時の水位計算値に及ぼす影響を評価することが重要となる.
 本研究では,今後LPデータの充実・活用を想定し,断面データの高密度化に伴う河道内の水理計算特性への影響についての分析結果を報告する.なお,水理計算特性の分析は,荒川の支川を対象に1次元不定流モデルを用いて行った.

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