実測水位と降水短時間予報に基づくリアルタイム低平地氾濫予測モデルの開発

基于实测水位和短期降水预报的实时低洼地区洪水预测模型的开发

• 批准号: 21H02310
• 负责人: 吉永 育生
• 金额: $ 10.23万
• 依托单位: National Agriculture and Food Research Organization
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H02310/
• 关键词: リアルタイム; 流出予測モデル; ANNモデル; 画像認識

佐賀県の低平地の農地を対象とした調査を継続し、浸水範囲周辺にて水位計やタイムラプスカメラ等によるデータ収集を継続するとともに、過去のデータの整理等に基づいてモデル開発等を実施した。個別のモデル開発状況については、次のとおり。1）水路の水位と氾濫の予測：モデルやパラメータの調整および境界条件の設定等を完了し、2022年7月に発生した浸水を再現した。水路の水位については、変動傾向は概ね再現できたが、水位の最大値を過大評価する等の課題が明らかになった。2）地区への流入量の予測：AIによる予測を行う際に精度向上のボトルネックとなる、教師データの質の改善に取り組んだ。教師データに周期性を含む場合の前処理手法を開発し、本手法の適用により数％の精度向上を確認した。3）自流域からの短期流出の予測：1)のモデルにおいて、水路に接続する農地等を幅広な水路とみなしたモデル化を行い、高速で計算が可能であることを確認した。なお、実測の浸水範囲にかかるデータが十分得られなかったため、計算結果の検証は実施できていない。4）画像認識による水門での水位、流量計測：開発中のシステムを用いて、ゲートの開度やゲートの上下流の水位を推測し、その結果を用いてゲートの下側を通過する流量を推測する手法を開発した。水位を推測する過程は、AIによるゲートや水面の認識、認識した箇所を3Dカメラで計測の2つのステップで実施されており、AIによる認識率と3Dカメラの計測精度のいずれも実用可能なレベルであった。

In the area of low-level agricultural land, such as environmental pollution, water level monitoring, water level monitoring and so on. For example, please do not have any information about the situation, such as the situation and the sub-situation. 1) the water level of the waterway is not affected. The setting of the boundary conditions of the waterway is over, and the flooding of the waterway will occur again in July 2022. There are many problems, such as the water level fluctuation, the movement direction, the maximum water level fluctuation, and so on. 2) the amount of inflow in the area is affected: the accuracy of the system is improved, and the accuracy is improved. It is taught that the periodicity of the system includes the opening of the pre-operation method, and the accuracy of the method is higher than that of the previous method. 3) the short-term outflow from the river basin is expected to: 1) the size of the waterway, such as the waterway, the waterway, the agricultural land, and so on, may be confirmed by highway calculation. The range of water immersion is very high, and the calculation results show that the water immersion range is very high. 4) the portrait is used to measure the water level and flow rate: in the middle of the operation, the water level in the upper and lower reaches of the water level is pushed, and the results are obtained by using the threshold flow rate to push the water level. The water level is affected by the water level, the water level, the water

项目成果

PROPOSING A PRE-PROCESSING THAT CONTRIBUTES TO THE ACCURACY IMPROVEMENT OF LSTM WATER LEVEL PREDICTIONS WITH EXTRACTED, PERIODICAL DATA

提出一种预处理方法，有助于利用提取的定期数据提高 LSTM 水位预测的准确性

• DOI: 10.11532/jsceiii.3.j2_85
• 发表时间: 2022
• 期刊: Intelligence, Informatics and Infrastructure
• 作者: 木村 延明;吉永 育生;皆川 裕樹;福重 雄大;馬場 大地
• 通讯作者: 馬場 大地

ゲート撮影画像の解析による水位および流量計測の実用性の検討

通过分析闸门捕获的图像来检验测量水位和流量的实用性

• 发表时间: 2022
• 作者: 中田達;吉瀬弘人;島崎昌彦
• 通讯作者: 島崎昌彦