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Real-time flood prediction of urban rivers with artificial intelligence

人工智能城市河流洪水实时预测

基本信息

批准号：
18K13843
负责人：
一言正之
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Research and Development Center, Nippon Koei Co., Ltd.
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、高解像度な雨量データを活用して、人工知能を用いた河川水位予測モデルの構築および適用性検証を行うことである。これまで予測が困難とされてきた都市中小河川を対象に、迅速かつ高精度な河川水位予測の実現を目指している。研究1年目には、研究実施計画に沿って、鶴見川の都市中小河川流域において深層学習を用いた水位予測モデルの構築・検証を行っている。研究2,3年目の実施計画には、「①様々な河川における精度検証」「②予測雨量を用いた場合の精度検証」「③他の洪水予測手法との比較」を挙げている。実施計画①②に沿って、研究2年目における2019年度は、日本国内の自治体が管理する3河川においてモデルを構築し、実況雨量（XRAIN）などを用いた場合の60分先までの予測精度検証を行った。また実施計画③に沿って、深層学習のほかに、近年有力とされる機械学習手法による水位予測モデルを構築し、既往研究の対象流域（1級河川）において適用性の検証を行った。研究3年目における2020年度は、関連する技術として人工知能を用いて内水氾濫の浸水域を予測する技術に関する基礎検討を行った。その他にも、機械学習による予測手法全般で課題となっている外挿範囲での予測性能を向上させるためのデータ拡張手法についてケーススタディを行い、有効性を実証した。またレーダ雨量と畳み込みニューラルネットワークを用いた洪水予測について、入力データの時空間的な設定による影響について分析を行った。今後は、河川水位予測モデルについて複数モデルとの比較により有効性を検討するとともに、氾濫予測など関連する周辺技術との融合について検討を行う。

In this study, the purpose, high resolution, rainfall, active use, and artificial knowledge were used to predict the river water level. The water level of the small and medium-sized rivers in the city is similar to that of the small and medium-sized rivers in the city, and the water level of the river is very accurate. The purpose of this study is to study the level of water level in urban small and medium-sized river basins in the cities of Sichuan and Sichuan for one year. In the second and third year of the study, the accuracy of the measurement of rainfall was measured in terms of the accuracy of the design, the accuracy of the measurement of rainfall, the accuracy of the measurement of rainfall and the accuracy of the measurement of rainfall. Plan 12, study 2 years, 2019, Japan domestic "autonomous body" management, 3 rivers and rivers, rainfall (XRAIN), 60 points, precision, accuracy and accuracy. In the past, we have studied the situation in the river basin (first-class river), and in the past, we have studied the river basin (first-class river) in the past. The purpose of the study is to conduct a 3-year study in the year 2020, and the artificial knowledge of the technology and technology industry will be extended to the technology industry by using the internal water tank and the flooded water area. In the field of mechanical engineering, there is a wide range of information on the whole system. The scope of the external scope is related to the performance of the system. In this connection, we need to know how to use the flood water to set the settings in the time space of the weather station and the power station, so that we can analyze the data. In the future, the water level of the river will be much higher than that in the future, and the river water level will be more complex than that in the future.

项目成果

期刊论文数量（6）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

EVALUATION OF APPLICABILITY OF DATA AUGMENTATION METHOD FOR DAM INFLOW PREDICTION USING DEEP LEARNING

使用深度学习的大坝入流预测数据增强方法的适用性评估

DOI：
10.2208/jscejhe.78.2_i_175
发表时间：
2022
期刊：
Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering)
影响因子：
0
作者：
HITOKOTO Masayuki;ARAKI Takeru;HAKOISHI Kenta;ENDO Yuto
通讯作者：
ENDO Yuto

CNNによる流出解析における降雨の時空間分布の影響検討（搭載決定）

使用 CNN 检查径流分析中降雨时空分布的影响（入门决策）