AIを用いた水位・流量予測

河川水位の予測を行う手法として、降雨を入力条件、流域の状況や河道を境界条件として数値解析によって流出を予測する手法が一般的です。しかしながら、雨雲や雨域の詳細な気象予測モデルに加え、流域の詳細な地質条件やダムやため池、河川改修状況と言った膨大な入力データを詳細に把握することは難しく、洪水予測の精度向上に向けた一つの課題となっています。

そのため、ＡＩ技術を活用し、流域に存在する複数の雨量・水位観測所の大量のデータから、規則性や関連性を見つけ出し、将来の水位などを予測する「Deep Learning（深層学習）」ことで、地質など多岐にわたる流域に関するデータが無くても、水位変動を予測することが可能となります。