2019年10月11日
【流 通】ＡＩ活用で多目的ダムの流入水量の予測精度向上・運用効率化を支援
ＤｅＮＡ、日本工営、長岡技術科学大学と長岡工業高等専門学校は多目的ダム（※１）における利水運用の効率化のための研究を行い、将来的に増電効果が見込めることが分かった。
これまで多目的ダムでは、地上雨量（※２）とレーダ雨量（※３）を用いて解析雨量（※４）を算出し、ダム流入水量を予測していた。地上雨量は高頻度で正確な降雨量を測ることができる一方、観測範囲が狭い。対してレーダ雨量は、範囲が広く遠方まで観測可能だが、局地的・速報的な降雨量を測るには向いていない。そのため地上雨量とレーダ雨量のデータを合わせて、広範囲かつ正確な雨量を解析雨量として算出している。しかし解析雨量は３０分おきに過去１時間の雨量から算出されるため、速報性に欠け、ダム流入水量に誤差が生じることがあった。
今回、解析雨量を正確な値と見立て、レーダ雨量データを画像解析技術で補正することで、広範囲かつ正確な降雨量データ（解析雨量と同程度の正確値）を、従来の３０分単位ではなく５分単位で求めることができた。これにより、ダム流入水量をより正確に予測し、ダム運用の効率化に貢献することが期待される。
※１ 多目的ダム
流水量を調整する治水、農業利用や発電に活用する利水など、複数の機能を兼備したダム
※２ 地上雨量
アメダスなど地上に設置した観測機器を用い、ある地点で行われる降水観測の測定値
※３ レーダ雨量
アンテナを回転させながら電波を発射する気象レーダを用いて観測した広範囲の雨量
※４ 解析雨量
地上雨量とレーダ雨量を組み合わせて、降水量分布を解析したデータ
※ 製品名および会社名は、各社の商標または登録商標です
投稿者：gotsuat 09:40| 流通
