プレスリリース
(研究成果) 排水機場や排水路の水位をリアルタイムで予測するモデルを開発

近年、豪雨による災害が増加する傾向にあり、風水害による農林水産被害額も増加傾向にあります(図1)。また、農地が宅地に転用されると、降雨時の流出傾向が変化するうえに、浸水が生じた場合の被害が増大するため、周囲に宅地が多く存在する下流側の排水機場等の水利施設では慎重かつ的確な操作管理が求められます。さらに、水利施設の管理組織では高齢化が進行しており、熟練した管理者のノウハウの継承が課題となっています。一方、水利施設の操作を行うには降雨による水位変化を迅速に予測することが重要ですが、水位予測には大規模な数値計算を行う必要があり、実用上の問題がありました。

このような状況に対応するため、水利施設の管理者による効率的な操作を支援し、洪水被害の軽減と排水管理にかかる労力の軽減を目的として、リアルタイムで水位を予測するAIモデルと水理モデルを開発しました。

• 本研究で開発したモデルは、直近の降雨と水位の観測値及び気象予報のデータをもとに数時間先の排水機場と排水路の水位をリアルタイムで予測します。
• AIモデルは、排水機場について長期間の観測データから時間毎の降雨と水位の関係を学習し、直近の降雨と水位データに加え予報降雨から、数時間後までの排水機場地点の水位変化を迅速に予測します(図2)。施設管理者は、管理モニターに映し出される水位予測を見て、適切な排水ポンプの運転を行います。なお、本モデルは、過去の観測データの蓄積がある地点に適用可能です。
• 水理モデルは、予報降雨から排水機場につながる排水路網の数時間後までの水位を予測します。施設管理者は、管理モニターに映し出される計算結果を見て、氾濫のおそれのある場所の予測などができ、水門等の水利施設の適切な管理操作が行えます。なお、本モデルは、降雨データを入力して流出量を計算し、排水路を流れる水の物理法則をもとに水路の水位を計算します(図3)。また、排水路を溢水した氾濫流量も計算できます。
• これらの2つのモデルは、それぞれ単独のプログラムとして稼働しますが、気象データの入力機能、モデルの計算、水位予測の出力機能などを全自動化するための支援システムが必要になります。例えば、イノベーション創出強化研究推進事業(開発研究ステージ)において農研機構と応用技術株式会社が開発した地域排水管理・減災情報システム⁴⁾に各モデルは実装されていて、現時点から数時間後までの排水機場と水路網の水位情報を提供します(図4)。現在、排水ポンプの効率的な運転操作や水門等の水利施設の適切な管理操作の支援に向け、現地実証を行っています。