成果概要
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社会的意思決定を支援する気象－社会結合系の制御理論[B-1] 水害の複合ハザードの統合的確率予測
2025年度までの進捗状況
1. 概要
背景：気象制御の有効性を測るためには、台風の強度がどれだけ弱くなったかといった気象学的な量の変化を見るだけでは不十分です。気象災害の社会へのインパクトそのものが気象制御によってどのように変化するかを推定する“Impact-based forecasting”を行うことが不可欠です。Impact-based forecastingでは洪水氾濫などの水害の危険度（ハザード）を直接見積もることが重要です。
目的：私たちの住む陸域で起こる洪水・高潮といった水害ハザードを、その不確実性の見積もりも含めて精緻に、リアルタイムに推定する技術開発を行います。
手法（図1）：
① 洪水・浸水ハザードに関しては、全球陸域水動態モデルにダムや堤防といった洪水防護設備を精緻に組み込むことで、特にこれらの設備が効果を発揮する中小規模の洪水イベントの推定性能の向上を目指します。
② 沿岸災害のハザード推定に関しては、統計的確率台風モデルや機械学習による流体計算の置き換えなどの技術を駆使して、高潮・高波計算とその不確実性を超高速に行う開発を行います。
2. これまでの主な成果
① 洪水災害モデリングに関しては、河川区間ごとの堤防高さを自動推定する手法（図2）を開発しました。堤防・ダムの効果を考慮できる全球河川モデルを用いて、人工物の効果を考慮した広域洪水計算が可能になりました。最近ではこのモデルをGPU上で最適に動作させたり機械学習を用いたりするなど、当初計画を超えた高速化の開発も行っています。
② 沿岸災害モデリングに関しては、流体計算をニューラルネットワークによる機械学習の一手法であるLong-Short Term Memory (LSTM)で置き換えた高速高潮推定手法を開発しました。またこれと確率台風モデルを組み合わせることで実際の台風事例において高潮の確率予測に成功しました（図3）。さらに、高波の高速計算についても機械学習を組み合わせた手法を提案し進展が見られました。
3. 今後の展開
洪水災害モデリングについては人工物の影響を考慮することで中小規模の洪水から大洪水までを正確に計算できるようになりました。沿岸災害モデリングに関しても高潮を極めて高速に計算できるようになりました。これらの要素技術をフルに活用し、不確実性を含めた複合災害予測を実現する準備ができました。今後多事例でこの新システムの性能を評価し、有用性を確認するとともに、気象制御がもたらす社会へのインパクト推定を進めていきます。