Probability forecast for flood risk and number of victims using a large ensemble

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近年、気象予測のみならず、その気象状況が及ぼす影響まで予測する”Impact based forecasting”が社会から求められている。洪水のリスクを確率的に示す手法はいくつかの提案がなされている。一方で浸水のリスクを確率的に予測する研究はほとんど行われていない。そこで本研究では「流域雨量指数」と「表面雨量指数」、巨大アンサンブル気象予報を用いて浸水範囲と浸水危険度の確率予測を行い、その有効性を明らかにし、さらに浸水危険度の確率情報と人口分布を解析し、被災者数を確率的に予測する手法の開発を目的としている。2022年度は「流域雨量指数」による洪水リスクの確率予測システムの構築を行い、検証は2020年7月に球磨川で発生した洪水事例で行った。降水データは検証には解析雨量を用い、予測実験は1000メンバーのアンサンブル気象予報データを用いた。洪水の予報実験は7月3日18時から翌日15時まで行った。解析雨量を用いた結果では7月4日5時に流域雨量指数の既往最大値を超過し、9時にピークに達している事が分かった。次に1000メンバーのアンサンブル予報を用いた実験を行った。決定論的予報では6時に既往最大値を超過し、9時頃ピークに達している。1000メンバーのアンサンブル予報を用いた実験では、5時に既往最大値を超過する確率は20%であった。既往最大値、30年確率、50年確率の超過確率はそれぞれ60％、50％、40％であった。本実験では大規模なアンサンブル予報を用いることで洪水の発生確率を10時間前に示すことができた。これらの成果はthe 9th International Conference on Flood Managementで発表を行い、論文の投稿準備中である。