[研究発表] 都市型水害リスク低減のためのリアルタイム予測
- 内容
- 近年，局所的な大雨による内水に起因した浸水被害が全国各地で発生しており，これら都市型水害リスク低減のためにハード・ソフト両面からの対策が求められている。リスク低減を目的としたソフト対策の情報活用技術として，下水道管きょ内水位のリアルタイム監視やリアルタイム予測技術の開発が進められている。本稿では，リアルタイム予測技術として下水管路情報や地形情報などを入力情報とする物理モデル手法ではなく，降雨情報と管きょ内実測水位情報のみを入力情報とした統計モデル手法により高精度な予測が可能であることを示す。この中で，昨今注目されているAI(人工知能) および一般的統計式を用いた手法を紹介する。
- 巻
- 23巻2/3号2018年
- Page
- 148
- 題名
- 都市型水害リスク低減のためのリアルタイム予測
- Title
- Real-time Prediction of Water Level in Sewage Pipe to Reduce Risk of Flood Triggered by Torrential Rain in Urban Areas
- 著者
- 吉本みどり，木村雄喜
- Authors
- 著者表記
- Author attribution
- Yoshimoto Midori and Kimura Yuki
- 著者勤務先名
- (株)明電舎
- Office name
- 著者所属名
- キーワード
- 都市型水害，集中豪雨，水位予測，人工知能，統計
- Key Words
- 概要
- 近年，局所的な大雨による内水に起因した浸水被害が全国各地で発生しており，これら都市型水害リスク低減のためにハード・ソフト両面からの対策が求められている。リスク低減を目的としたソフト対策の情報活用技術として，下水道管きょ内水位のリアルタイム監視やリアルタイム予測技術の開発が進められている。本稿では，リアルタイム予測技術として下水管路情報や地形情報などを入力情報とする物理モデル手法ではなく，降雨情報と管きょ内実測水位情報のみを入力情報とした統計モデル手法により高精度な予測が可能であることを示す。この中で，昨今注目されているAI(人工知能) および一般的統計式を用いた手法を紹介する。
- Abstract
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