AIを活用した小規模水路の水位予測モデル実証実験の成果
AIを活用した小規模水路の水位予測モデル実証実験
1. はじめに
近年、日本各地で発生している「内水氾濫」と呼ばれる浸水被害。この問題に対し、NTTコムウェア株式会社とNTTコミュニケーションズ株式会社が共同で、小規模水路を対象とした水位予測モデルの実用性を検証する実証実験を実施しました。茨城県取手市の双葉地区を舞台に、この取り組みが地域の防災力向上につながる可能性について考えてみたいと思います。
2. 内水氾濫とは何か
内水氾濫は、排水能力を超える集中豪雨によって、排水路や水路がその水を受け入れられずに発生する浸水現象です。特に小規模水路は、周囲の環境や人為的な要因に大きく影響され、水位の急激な変動が起こりやすい特徴があります。茨城県取手市でも、2023年6月に発生した大規模な内水氾濫により、甚大な被害が発生しました。
3. 本実証実験の背景
今回の実証実験は、小規模水路の特性に対応するため、AIを用いた水位予測モデルの構築に焦点を当てています。従来の方法では予測が難しかった要因を考慮し、短時間での水位予測を求める自治体の防災担当者にとって、迅速な対応が可能になることを目指しています。
4. 実験の進行
実証実験では、過去の水位データと気象情報を基に、AIを活用して水位予測モデルを構築しました。このモデルは、5分間隔での水位予測を行い、最長6時間先までの予測が可能です。特に集中豪雨による水位の急激な上昇が予測される際には、事前に排水機を稼働させたり、避難指示を発令するための重要な情報となります。
4.1 具体的な予測方法
予測モデルは、気象庁の降雨情報、排水機の稼働状況、水田の湛水情報を元に設計されています。予測結果は、実際の浸水対策に役立つものとして蓄積されます。
5. 実証結果
実証の結果、予測した水位が実水位の変動に対してほぼ同様の傾向を示すことが確認されました。特に、排水機が稼働していない場合でも、AIモデルが実際の水位変動を捉える能力があることが証明されました。これにより、実ユーザーにとって有用なツールとしての可能性が見えてきました。
6. 今後の展望
両社は、今回の実証を基に、さらなる水位予測システムの提供を検討しています。今後も水害対策の現場に寄り添い、より信頼性の高いソリューションを全国に展開することで、地域の防災力を強化していく方針です。この取り組みは、地域住民にとっての安全性を高めるだけでなく、より先進的な技術の実用化に繋がります。
7. 結論
AIを利用した小規模水路の水位予測は、内水氾濫などの自然災害に対する新たなアプローチを提供しています。今後の展開が期待されます。水害から一人でも多くの命を守るための取り組みとして、ぜひ注目していきたい分野です。
トピックス（その他）
【記事の利用について】
タイトルと記事文章は、記事のあるページにリンクを張っていただければ、無料で利用できます。
※画像は、利用できませんのでご注意ください。
【リンクついて】
リンクフリーです。