富士通、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

富士通は4日、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」(AI水管理予測システム)」を開発し販売を開始した。

「AI水管理予測システム」は、過去の雨量、水位データを機械学習させた水位予測モデルを用いて、現在の雨量、水位データとシステム内で作成した予測雨量を基に、6時間先までの水位をリアルタイムに予測するシステム。

河川測量データや大量の過去の観測データを必要としないため、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整備されて間もない地点の河川についても水位予測が可能。本技術は、流量観測などのデータを用いた標準的な水位予測の方法と同等の精度が得られることを、比較検証により確認しているという。

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る。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る。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る。

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るが、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、水位予測が困難だった。

こうした課題を解決するため、同社は、水文学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、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た。

関連URL

富士通

関連記事

注目記事

  1. 2021-4-16

    Bodygram、AI採寸テクノロジーが健康増進アプリ「QOLism(キュオリズム)」に採用

    Bodygram Japan(ボディグラム・ジャパン)は16日、QOLeadが提供する健康増進アプリ…

ピックアップ記事

  1. 過去や未来へのタイムトラベルは、多くの人にとって「夢の旅行」だろう。そのタイムトラベルとの出会いは人…

カテゴリー

最近の投稿

最近のコメント

    ページ上部へ戻る