TCBM を利用した洪水流況予測に関する研究

Abstract

近年，世界各地で津波や洪水といった水災害の発生が報告されており，それらを予測する技術の向上が期待されている。なかでも，河川下流部への人口・資産の集中が進む現代においては，洪水予測の精度を上げることは重要である。一方，データの電子化や計算機技術の向上が今後も進むことを考えると，過去のデータの誤記や欠損は非常に少なくなっていくと考えられる。そこで本研究では，過去のデータを蓄積した事例ベースを利用して洪水予測を行うことを試みる。具体的には，事例ベースモデル(TCBM)を利用して実時間洪水予測である。TCBM の導入にあたり，適用性の拡大のため分布型流出モデルHydro-BEAM と時系列予測モデルLLM を利用する。

The aim of this study is to improve TCBM (Topological Case-Based Modeling) and to apply it for flood forecast by introducing other two concepts. One is LLM (Local Linear Model) thinking to use time-series information which is generally thought to be important for flood forecast. The other is to increase the data volume of flood events using the distributed runoff model (Hydro-BEAM) to cover the weak point of limited flood-case data. This enhanced TCBM is called FFM (Flood Forecast Model) for real-time flood forecasting system with six hour ahead forecast in this study. As a result, the effect of improving TCBM is found and the versatility of TCBM thought to be expanded.