降雨分布画像を用いた水位予測手法の実河川への適用性について
河川工事では，河川の出水から作業従事者の安全を確保し，建設重機などを退避，養生させることが必要である。当社は工事地点水位を数十時間前に予測し，出水の可能性が有る場合はメールなどで工事関係者に周知する「出水警報システム T-iAlert® River 」を開発，活用している。 T-iAlert® Riverでは，工事地点上流の水位や天気予報の降水量から水位を予測するが，上流に水位観測所が無く予測手法を構築できないという課題がある。この課題解決のために，降水強度の空間分布画像（降雨分布画像）から1～24時間先の水位を予測する手法を開発した。本手法を用いて全国30地点で水位を予測し，出水を予測できた割合から実河川への適用性を検討したところ，12～24時間前に出水を予測できた割合は平均65%であった。
キーワード：水位予測，降雨分布画像，流域，深層学習，安全管理
＊１ 技術センター 社会基盤技術研究部 水理研究室
Applicability of Water Level Prediction Technique Using Rain Distribution Images to Actual Rivers
In river constructions, it is necessary to secure safety of construction workers and evacuate construction equipment in cases of river flooding. A water level prediction system called "T-iAlert® River" has been developed, which predicts the river water level at the construction point several tens of hours ahead of time and warn the possibility of flooding by either e-mail or websites. The system is able to predict the water level by using the upstream water level and the rainfall forecast, but in cases where there is no water level observatory upstream from the site, the system fails to predict. In order to solve this problem, a method to predict the water level up to 24 hours ahead of time by using spatial distribution images of rainfall intensity was developed. In this report, the water level at 30 sites nationwide was predicted by the new method, and the prediction probability was calculated to consider the applicability to actual rivers. From the results, the probability that the method correctly predicted the flooding that reached the dangerous water level 12 to 24 hours ahead of time was 65 percent on average.
Keywords: Water level prediction, rainfall distribution images, catchment area, deep learning, safety management
*1 Hydraulic Research Section, Infrastructure Research Department, Taisei Advanced Center of Technology