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水位・雨量の観測データだけで洪水を予測する
気候変動が大きくなっている。近年、中小河川の急激な水位上昇により人命が失われる災害が度々発生している。そのため、安価な危機管理型水位計が急速に普及していて、これまで未観測であった河川にも設置が進む、そのような装置は現況水位を知るためのものである。
小さな川は水位上昇が早い。的確に避難勧告や避難指示等を発令するためには「水位予測」も必要だが、従来の水位予測システムの構築には多くの時間と費用を要する。日本で自治体が管理するような小規模な河川では、流出モデルを構築するにあたり十分な水文資料（参考：国交省Web）が得られないことも多く、ほとんど予測システムが未整備となっているのが実態だという。
構造計画研究所、東京大学大学院工学系研究科、東大IRCNの研究チームは、非線形データ解析手法に基づいて、物理モデルを用いず観測した水位・雨量データのみから、簡便かつ高精度に河川水位を予測する手法を開発した。同手法は、水文データの乏しい中小河川へも適用でき、過去データにない規模の洪水も予測できることが実証された。
日本とイギリスの様々な規模の河川に適用し、深層学習・物理モデルを含む既存手法と比較して最も良好な予測結果を得た。過去数事例の水位上昇データを用いて十分な予測精度を達成し、未経験の洪水も過小評価すること無く安定して予測できることを確認した。九州北部豪雨を対象とした検討では概ね6時間前に氾濫危険水位の超過を予測。これを実運用することで十分なリードタイムを確保できたと考えられる。
短期間で予測モデルを作成できる。新手法について、社会実装を推進していくほか、より幅広い自然災害や他の様々な複雑系の予測への応用に向けた検討を進めていく予定だという。構造計画研究所と東京大学との社会連携研究部門（参考PDF資料）の助成を一部含む、研究の成果は「Water Resources Research」で発表された。