洪水時の河川水位を予測する「AI水管理予測システム」を販売開始

過去の雨量や水位のデータが少量でもリアルタイムに予測を実現

 当社は、過去の雨量や水位データと気象関連機関が配信する数時間先の気象データ(降雨予測)から、洪水時の河川水位を予測するシステム「FUJITSU Public Sector Solution Social Century Resilience AI水管理予測システム powered by Zinrai」(以下、「AI水管理予測システム」)」を開発し、2021年3月4日より販売開始します。

 本システムは、雨量や水位などの過去の観測データを機械学習させた水位予測モデル(数理モデル)により、河川測量が実施されていない地点や、水位計などの観測設備が近年整備され水位データが少ない中小規模の河川についても、リアルタイムで水位予測を可能にしました。また、河川改修や洪水などに伴う環境変化に対しても、変化後の雨量や水位の少量のデータを用いて再学習させることで、水位予測モデルを短期間で最適化することができます。

 本システムにより、自治体では、迅速かつ的確に現場出動や避難勧告発令の意思決定が可能になるほか、企業では自社の水防活動など、水害における防災や減災に向けた取り組みを大幅に強化することができます。

 当社は、本システムをはじめとするAIを活用した様々なソリューションの提供を通じて気候変動対策に取り組み、持続可能な社会の実現に貢献していきます。

■背景

 近年、ゲリラ豪雨や台風などにより河川が氾濫するなど深刻な被害が多発しています。特に自治体の管理する中小河川においては、集中豪雨の影響で、水位が急激に上昇し短時間で被害が拡大する災害が発生しており、水害対策が急務となっています。中でも地域住民に対して避難指示を行う自治体においては、気象予測のみならず今後の降雨による河川の状況変化を迅速に把握するニーズがより高まっています。

 従来の河川水位予測では、河川測量データや過去の雨量および水位、流量などの観測データを用いますが、中小規模の河川や水位計が新規に設置された場所では、これらのデータ量の不足などから、水位予測が困難でした。

 上記課題を解決するため、当社は、水文学(注1)における流域からの雨水の流出を表現した流出関数法による関数を作成し、過去の雨量や水位データを用いた機械学習により最適なパラメーターを導き出す水位予測モデル(数理モデル)を、株式会社富士通研究所(注2)(以下、富士通研究所)と共同で構築の上、本水位予測モデルを用いて河川水位の予測を可能とする「AI水管理予測システム」を開発し、自治体や企業向けに提供を開始します。

 ※以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach/606007/01_202103041044.pdf