洪水予測

洪水予測とは、特定の地域における洪水の発生、規模、時期、期間を予測するプロセスであり、多くの場合、様々な水文、気象、環境要因を分析することによって行われます。洪水予測の主な目的は、意思決定者にタイムリーかつ正確な情報を提供し、洪水が人命、財産、環境に及ぼす潜在的な影響を軽減するための適切な対策を講じられるようにすることです。洪水予測モデルは、発生、規模、期間、空間的範囲など、洪水事象の様々な側面を考慮することで、差し迫ったリスクをより包括的かつ詳細に表現し、より効果的な対応戦略を策定するのに役立ちます。

洪水予測は、洪水の発生、規模、時期、期間、空間的範囲など、洪水現象のさまざまな側面を予測することを目的とした多面的な学問分野です。しかし、洪水予測の範囲と定義は、科学論文や手法によって異なる場合があります。洪水予測は、河川系における特定の閾値を超える瞬間を推定することに焦点を当てている場合もあれば、洪水の範囲を予測し、モデルから得られる水力学的情報を活用する場合もあります。

洪水予測が閾値を超える瞬間を推定することに限定される場合、研究者は特定の場所における水位や河川流量の予測に重点を置くことが多い。このアプローチは、洪水発生の可能性に関する貴重な情報を提供し、意思決定者が予防措置を開始し、潜在的な被害を最小限に抑えることを可能にする。このような背景から、洪水予測モデルは、通常、過去のデータと確立されたリスクレベルに基づいて、水位または流量が事前に定義された閾値を超える時期を予測するように設計されている。

一方、より包括的な洪水予測手法では、モデルから得られる水力学的情報を用いて洪水範囲を予測します。これらの手法は、閾値を超えるかどうかだけでなく、洪水の空間分布、発生時期、範囲を推定することも目的としています。水理工学センターの河川解析システム（HEC-RAS）やMIKEモデル群などの水力学的モデルは、水の流れと周囲の環境との相互作用をシミュレートし、洪水範囲、水深、流速の詳細な予測を提供します。

洪水予測モデルに水力学的情報を組み込むことで、インフラ、農地、住宅地の浸水といった要因を考慮に入れ、洪水発生時の潜在的な影響をより包括的に理解することが可能になります。洪水の空間分布を考慮することで、これらのモデルはより効果的な洪水管理および対応戦略を可能にし、資源の適切な配分と脆弱な人々への十分な保護を保証します。

洪水予測は様々な手法を用いて行うことができ、それらは大きく物理ベースモデル、データ駆動型モデル、または両者の組み合わせに分類できます。最適な手法の選択は、データの入手可能性、流域の特性、および必要な予測精度などの要因によって異なります。以下に、各手法の概要を示します。

物理ベースモデルは、降水、浸透、流出、流路など、洪水発生と伝播に関わる基礎的な物理プロセスをシミュレートします。これらのモデルは、物理現象を本質的に表現しているため、一般的に安定性と信頼性が高く、特に降雨量などの入力データがない場合、データ駆動型モデルに比べて予測誤差の影響を受けにくくなっています。しかし、物理ベースモデルは状態依存型であり、最適なパフォーマンスを得るには正確な初期条件が必要です。モデルのいわゆる「ウォーミング期間」中は、初期条件への依存度が高いため、パフォーマンスが低下する可能性があります。

データ駆動型モデルは、物理プロセスを明示的に表現することなく、過去のデータ内のパターンや関係性を発見することに重点を置いています。複雑な非線形関係を学習し、変化する状況に適応できるため、データが豊富にあり、物理プロセスの正確な表現が困難な状況で役立ちます。データ駆動型モデルの例としては、回帰分析、人工ニューラルネットワーク（ANN）、サポートベクターマシン（SVM）、ランダムフォレストやXGBoostなどのツリーベースのアルゴリズムが挙げられます。

ハイブリッドモデルは、物理ベースモデルとデータ駆動型モデルの長所を組み合わせることで、洪水予測の精度と信頼性を向上させます。ハイブリッドモデルは、物理ベースモデルから得られる物理的理解を活用しつつ、データ駆動型モデルの適応学習機能の恩恵を受けることができます。ハイブリッドモデルの一例として、水文モデルと機械学習アルゴリズムを組み合わせて洪水予測の精度を向上させることが挙げられます。ハイブリッドモデルは、物理プロセスを機械学習モデルの構造に組み込むこともできます。^{[ 1 ]}

洪水予測は、数学的に次のように表すことができます。

${\displaystyle \displaystyle F(t)=f(P_{t},X_{t},H_{t},C_{t})}$

どこ：

• ${\displaystyle F(t)}$洪水予報は${\displaystyle t}$、
• ${\displaystyle P_{t}}$時刻における降水量を表す${\displaystyle t}$、
• ${\displaystyle X_{t}}$は、時刻における代理変数（例：土壌水分、土地利用、地形）のベクトルを表す。${\displaystyle t}$、
• ${\displaystyle H_{t}}$過去のデータは最新のものですか？${\displaystyle t}$、
• ${\displaystyle C_{t}}$初期条件と集水域特性を表す。
• ${\displaystyle f}$洪水予測モデルとは、選択されたアプローチに応じて、物理ベースモデル、データ駆動型モデル、またはハイブリッドモデルのいずれかとなるモデルである。

多くの運用システムでは、予測された降水量が降雨流出モデルや河川流量ルーティングモデルに入力され、流域や河川流域の規模に応じて数時間から数日先の流量と水位を予測します。^{[ 2 ] [ 3 ]}洪水予測でも、利用可能なリードタイムを延長するために降水量の予測を利用できます。

洪水予測は洪水警報の重要な要素であり、両者の違いは、洪水予測の結果は様々な場所における河川流量や水位の予測時間プロファイルのセットであるのに対し、「洪水警報」はこれらの予測を利用して洪水警報に関する意思決定を行う作業であるという点にある。

人工ニューラルネットワーク技術を用いることで、地域におけるリアルタイムの洪水予測を数秒以内に行うことができる。^{[ 4 ]}効果的なリアルタイム洪水予測モデルは、早期警報や災害予防に役立つ可能性がある。

• 流出モデル（貯水池）
• 洪水警報
• 洪水モデリングプロ
• 天気予報

• 自己組織化マップと多層パーセプトロン人工ニューラルネットワークを用いた、データ不足流域における河川流量および水位予測への応用：マラウイ、ロウアー・シャイア氾濫原の事例
• デルフト洪水警報システム（Delft-FEWS）は、洪水予測と運用的な水管理のための最先端システムです（ヨーロッパとアメリカで国家規模で使用されている、最も先進的なシステムです）。
• RainOffは、非線形貯水池を用いた概念的な降雨流出モデルである。
• hepex.orgは、水文アンサンブル予測実験（Hydrologic Ensemble Prediction EXperiment）の略で、予測的な水文的不確実性の分野における、非公式ながらも非常に活発な研究者グループです。