河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート

河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート
153 件の回答

１．主としてどのような解析法に関わっていますか︖最も深くかかわっているものをお選びください（必須）153 件の回答

⼀次元解析

11.8%

準⼆次元解析
19.6%

⼆次元解析
準三次元解析
三次元解析

32.7%

10.5%
14.4%

かかわったことがない
その他（流出解析，⽔循環解析など各種解析法の組み合わせ等含む)

２．以下，１.の解析法に関して伺います．どのような⽴場で関わっていますか最も適切なものをお選びください（必須）※1.で「かかわったことがない」と回答された⽅は６．にお進みください．
141 件の回答

31.9%

数値解析結果を⽤いたことがある
数値解析を実施したことがある
数値解析法を改良，開発したことがある

41.1%

その他
24.8%

1/16

河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート「その他」と回答された⽅は具体的にご記⼊ください。
2 件の回答全てに関わる。
かかわっていない

3．数値解析の⽬的をお選びください（必須）137 件の回答

洪⽔流解析

13.9%

氾濫流解析
河床変動解析
13.1%

29.2%

流出解析
⽔循環解析
その他

20.4%
18.2%

「その他」の⽬的をご記⼊ください
20 件の回答

浸透流解析
漂流物解析
ダム調整池⽔⾯変動解析，⽔⼒発電所⽔路⼯作物改良に係る設計検討など
河床近傍における⽔流と⼟砂運動の相互作⽤の解明
河床変動・植⽣動態の連成解析
⽔循環解析以外を除いて，全て．
断⾯⼆次元浸透流解析
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河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート

河床変動解析結果を⽤いた砂防施設配置の検討
乱流解析
洪⽔流解析、氾濫流解析、河床変動解析、流出解析
流下能⼒評価
扇状地河川の伏流⽔流動ひとつではない。
上記の全てかかわっていない
物質輸送起こりうる降⾬等に応じた浸⽔深・範囲の概略予測
上記、必要性に応じてです。
飽和・不飽和浸透流解析

4．数値解析の課題はどのように考えていますか（必須，複数回答可）139 件の回答

計算機の能⼒31 (22.3%)

⼊⼒データ整備75 (54%)

出⼒データの整理

19 (13.7%)

計算精度
基礎⽅程式（各種モデル式）
境界条件ないその他
050 (36%)
24 (17.3%)
84 (60.4%)
0 (0%)
19 (13.7%)
2550

75

100

「その他」の課題をご記⼊ください
20 件の回答

3/16河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート

河川⼯学や⽔理学を専⾨としない⽅（例えば，河川⽣態学者）が使⽤する際には，⽔理学上の前提条件が理解されていなかったり，数理解析上の問題に気が付かない場合がある．そこをどう埋めるかが課題の⼀つと感じる．
検証データの充実
必要な⼊⼒データがすぐ得られるような発注者側の環境実測データ（流量・洪⽔中の河床形状等）の精度解析に関する検討は、⼤⼿コンサルまたは⼤学に限られる。
モデルパラメータの同定、設定わからない
計算⽬的別の要求性能、および蓋然性の確保
樹⽊群の条件設定情報が乏しく精度に疑問を感じる
解析結果を解釈する能⼒（おかしな計算結果をおかしいと判断できるか等）
汎⽤化・⼀般化（Excel等での簡易解析）
中⼩河川の実施設計に流況・河床変動解析を⽤いて思うのは、解析の再現計算にこだわりすぎていないか︖ということです。等流、不等流計算についても流れをモデル化したものであり完全な再現はされていないが、これまで、それで計画設計が多くなされてきています。⼆次元、三次元解析については精度がよりあがったものであり、実務レベルでは、必要以上に精度ばかりを求めず⼀次元同様に活⽤できるのではないか。精度より事例を増やし、課題を⾒つけたり対策を⾏っていくことの⽅が重要ではないでしょうか。
ピーク時のみの流況や河床変動の解析でも、河道の重⼤な弱点部を明らかにし、対策の検討が可能ですので、⽔理模型実験の代⽤として利⽤できると考えます。
設計では河道を⾯的に⾼さを設定し、主流をコントロールする検討が⾏える。例えば流れが集中する箇所の前に、置⽯を平⾯上に設置し河床より⾼い⾼さを与えれば、流向を別⽅向に誘導したり、瀬・淵の瀬は下流に向かって斜め⽅向なので、⼀次元では検討できなかったのが、⼆次元になったことで設計が可能となる等、これまで、護岸を最深河床から根⼊れ〇〇のような護岸設計から設計⼿法や内容が⼤きく変わっていくと考えます。
流出解析においては、境界条件（降⾬）の精度がボトルネック。
解析結果の解釈能⼒の向上、実現象による⽐較検証
かかわっていないフォーマットが統⼀されたデータベースのオープン化(過去のデータも含めて)⼤容量のデータの整理、保管、スパコン使⽤時の通信
常射流混在場での計算
数値解析結果の妥当性を検証するための実績データの整備（観測機器の整備）
1.初期条件の設定
数値解析分野には有料／無料を問わず多くのソフトウェアがインターネット⼊⼿することができるようになりましたけども，解析の基礎⽅程式の数値計算アルゴリズムの詳細や初期条件設定が，説明不⼗分な事が多くて，⾃⼰開発プログラムプログラム／数値解析モデルの検証に，苦慮する事がある.
Common／Ｍp 等の，今後の展開に期待します.
2.リアルタイム情報での適正なveri cation ⼜はcalibration ⼿法の確⽴
veri cation ⼜はcalibration ⼿法には，数値解析の初期値／境界値からの数値計算を逸脱しているような取り組みもあるように危惧して居ます.
多くの⼈の参加での議論する事が⼤切と思います.
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河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート

5．解析に⽤いる河道，洪⽔データと解析法のバランスについてどのように考えていますか︖（必須，複数回答可）
139 件の回答
データの⽅が⾼精度・⾼密度化しているのでこれらを活⽤できる解析法…
解析に対して不⾜しているデータが多い
どちらも⼗分であるが活⽤⽅法に課題がある
どちらも不⼗分でありさらなる技術の向上が求められる
その他
033 (23.7%)
70 (50.4%)
15 (10.8%)
33 (23.7%)
15 (10.8%)
20

40

60

80

その他について具体的な問題点を記⼊ください
19 件の回答

地形変化のデータは深浅測量などが得られているが，粒度分布の経年変化のデータがあまりないため，粒度分布の解析精度を必ずしも⼗分に検証できないことも多い．粒度分布のデータを空間的に得ようとすると，現状ではやはり労⼒が⼤きいため，粒度分布の観測技術の向上が期待される．
⽔位，⾯的な地形データは充実してきているが，河床粒度分布，⽔質・⽣物データ等は依然，不⾜している．また，⻑期的な解析をするためのデータはまだまだこれからの継続的なデータ取得の努⼒が必要だが，予算・⼈員⾯などから継続性がどこまで担保されるのか不透明．
⼊⼒データの整備だけでなく、どのようなデータがどこにどれだけあるのか整理が必要になってきているように思います。
⾬量データの⾼精度・⾼密度化や、DEMデータの公開が進む⼀⽅、河川の基本となる河川横断測量データの公開が遅れていると感じる。
樹⽊の粗密に関わる具体的な基準わからない
直轄河川と中⼩河川のデータのアンバンス
直轄管理河川と⾃治体管理の中⼩河川で課題が異なる。中⼩河川で整備が急務
⼤洪⽔時の実測データの不⾜
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河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート

測量データCADとの互換性がない
分からない
河川計画で⽤いる⼿法の⾒直し特にありません河床変動計算︓河床材料に関するデータが不備な河川が⼤半。流出計算︓分布型モデルを⽤いても、地形データ不⾜により結局のところ粗度係数⼀定、川幅⼀定、河床勾配⼀定としなければならず、集中型モデルと実質的に同じ内容の計算とせざるを得ないことが多い。
1.解析⼿法が不⼗分
2.より⾼精度なデータが必要
3.例えば洪⽔予測の⾯ではどちらも⼗分とは⾔えない
4.その他︓例えば，⻤怒川は何故に2015年９⽉の洪⽔で溢⽔決壊したか︖
5.
設計の観点ではデータの拡充が必要な場⾯がまだまだ多いと思われるが、防災の観点では計算結果の解釈の問題が⼤きいと思われる。
⼀部データだけ⾼精度化している割に，そうでないものがありバランスが悪い．また，精度の検証が⼗分でないし，基礎式に課題があるなど適⽤範囲が限られているものがあるのに，それに気づいていない⽅が多い．
流量、洪⽔中の河床変動など精度の⾼い観測が不可能なデータがあるため、感度分析により実⽤的に利⽤できる範囲を想定するなど解析結果の割り切った利⽤が重要。

６．現象の理解，予測について，AIによる膨⼤なデータ解析も有⼒な⼿法になりつつあります．数値解析とこれらの関係は今後どのようにあるべきかなどについてご意⾒がございましたら，記述ください．
（⾃由意⾒）
66 件の回答

AIですべて⾃動化されることは望まないが，AI技術を数値解析に役⽴てることは必要（AIで適切な計算条件を絞り込む等）．
⽔⽂データなどの離散的データの関係性の議論への機械学習の適⽤は有⽤．⼒学過程を解く数値解析とAIの関係性については想像しにくいところが多いが，アンサンブル解析的な数値解析を⾏う際には学習や最適化の要素を組み込むことも⼀案．
河床変動解析では不確かな要素が⼤きい．例えば，流⼊⼟砂量（LQ式）を考えると，流⼊⼟砂量は流量のべき乗関数とされているが，実際には様々な要素（斜⾯の状況，短時間⾬量等）の影響を受けるはず
6/16河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケートである．このような経験式の不確かさを，AIである程度解決できるのではないか．
不確実な現象の推定では，複数の数値解析結果をAIが処理し，必要な情報を抽出するアプローチが増えていくのではないでしょうか．
リアルタイム予測技術の普及が必要だと思う。
AIによる膨⼤なデータの解析による統計モデルの構築と基礎式の修正、それに伴う解析技術の改善。データ同化を含めた発展。
現象の物理的意味を逸脱しない範囲において、AIの活⽤による⾼度化や⾼速化が求められると考える。
超過洪⽔などについてはデータ外挿的な評価にならざるを得ないのに，結果だけが独り歩きする可能性があることを危惧します．
とても重要だと思う。計算前処理の⾃動化などに利⽤したい。
⻑期予測，被災直後の実態解明や詳細分析など数値解析の⽬的に応じて，基礎⽅程式を選択し，また境界条件を設定することが必要であり，これらを体系化することが求められと思います．
現象の理解，予測には有⽤な技術と思うが，ブラックボックスで後付けの解釈となるように思うので，実務での判断の根拠には使いにくい，あるいは注意して使わなくてはいけないと思う．
アウトプットの要求精度や活⽤法に対して、妥当な解析⼿法を選定でき、また、解析結果の評価ができることが重要であると考えます。
流出解析に利⽤できる可能性がある。
現象の理解とAIによる解析は必ずしも⼀致しないと考える。AIを⽔位予測に適⽤した経験があるが、算出過程がブラックボックスとなるため、なかなか難しい。
⾃然現象の解明や予測情報等の⽤途に応じた解析⼿法の適⽤性や分類の明確化
意図しない解析結果が求められた時の対応⽅法について検討する必要がある
現象理解を進めるとともに、理解が進んだものについてはAIを積極的に活⽤すべき。あるいは、現象理解にAIの⼒を借りることも有効。
AIに頼ると、インプット情報とアウトプット情報の間がブラックボックスになり、現象を理解する⼒が低下してしまうのではと懸念します。
低確率で発⽣する現象の予測結果の整合
ビッグデータを対象としたAIによる解析は歓迎すべき．ただし，AIによる評価・判断プロセスがブラックボックス的である点に留意し，その解釈について技術者による解説が（今後の技術発展には）必須だと思う．
現象の理解については，AIにはブラックボックス的なものがあるので難しいと考えています．⼀⽅で，予測については，経験がある出⽔に対して予測可能と考えます．AIが有⼒な⼿法になるためには，経験のない出⽔に対してどの程度予測ができるかにかかっていると考えています．数値解析における粗度係数などの経験的に決められているパラメータの設定には，AIが活⽤されるようになると考えています．
今後，数値解析とAIは，両者を補う形で発展していくと考えています．
河川技術分野の数値解析は、個別の地形などの要素が結果を⼤きく左右するためAIとの相性は良いとは⾔えないように思うが、新たな取り組みも必要と感じる。
パラメータフィッティング、計算結果の妥当性評価（定量的評価）へのAIの活⽤計算ありきではなく、観測をもっとしっかりやった上で計算モデルを組むべきと考えています。計算だけ、という事例が多すぎる。
ﾃﾞｰﾀの蓄積期間が短い場合に限ってはAI利⽤⾃体を考える必要があると思う。
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河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート

AIの活⽤が，河川技術の何がどの程度向上されるのか，積極的に検討すべき．
最終的にはAIで全てできる時代になるのかもしれませんが、現象の成り⽴ちや数値解析のロジックが分かる⼈材はこれからも重要だと考えています。
単に洪⽔を対象とするならば学習期間が極端に少ないので適さないと考えられる。しかし、経年的な河床の掘削等であれば、河床データ、流量データ等必要なデータが何⼗年分も存在しているのであればAIでも計算ができそうな気がする。
何を対象・⽬的にするか。求めるべき精度をどのレベルに着⽬するか。
解析に⽤いる与条件に不確実性がある中で、計算機の機能向上と計算技術の向上により、１つの解が意味が持つのではなく、複数の解をもち、幅をもった結果の整理が重要になってきているものと考えられます。
その中で、膨⼤な実測値と与条件の組合せ別の解析結果をAIにより分析することで、より⾼度な解析結果の解釈ができるようになるものと期待できますが、AIによりもたらさせる結果に対し、どのような論理を持って取り扱うかが技術的共通認識のもとで整理された上で、数値解析結果の解釈・活⽤がされていく必要があると考えます。
AIの得意分野（画像解析等）はどんどん取り⼊れていくべきだが、AIによるデータ解析は物理現象を解いているわけではないので、適⽤範囲を踏まえて活⽤していく必要があると思います。
洪⽔予測の⾒える化。例えば、⽔位上昇の予測結果をメディアで知らせる仕組み。
AIによるデータ解析技術の発展は良いと思いますが，同時に，⼊⼒条件が適切かどうか，また計算された出⼒データが実現象にあったものになっているかを判断できる技術者が必ず必要であると思います．
着⽬するスケールによるかもしれません．セグメントやリーチスケールくらいのざっくりした⻑期的な変化を予測する⼿法として有⽤な気もしますし，１ｍ以下のグリッドでの変化の記述などは物理ベースの⽅法が適しているように思います．
相補的な関係
ＡＩの活⽤部分はある。ただし、過去のデータとのする合わせ研究が必要。粗度係数はＡＩの使い道があると思う。
両者の関連性を確認しながら進めていくべき実績の時系列データの⾼精度取得が必要
AIの精度が⾼まっていき、様々なビックデータが使⽤されていきつつある⼀⽅、実現象との乖離が懸念されます。
AIを⽤いた解析も重要であるが，上記にもあるようにそもそもの解析⼿法の妥当性や⼊⼒されるデータの質や量などをもっと突き詰めて考えるべきだと考える．研究などにおいては基礎的な研究を今後も⾏うべきだと考える．
基本となるデータベースのアップデート（⽔⽂・⽔質DBなど）
AIと電⼦国⼟化に期待している。データを拾い集める苦労が多い。
よりリアルタイムが求められる
⽔衝部などの局所的問題の解決が求められる
全て総合的に使⽤して現象の理解や予測に役⽴てることが望ましい。
まずは新しい技術であるAIを積極的に発展させるべき。そのかたわらで、物理的な数値解析⼿法との使い分け・併⽤⽅法を徐々に考えていけばよい。
補完しあう関係が望まれる。

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河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート

将来，膨⼤なデータから解析に必要な情報（地形，植⽣，粒度など）を抽出する必要が出てくる．その際にAIは有⽤技術となる．また，広範囲を対象とした解析の必要性，詳細な物理現象の解析に伴い計算格⼦数が増⼤し，出⼒結果の分析等にもAIが⽣かされるものと想定される．
AIの活⽤については⽔位観測結果からのリアルタイム予測などいろいろな使⽤⽅法があると思いますが，３次元流体解析では，メッシュサイズや⼊⼒条件に氾濫解析のようにマニュアル化されたものがな
いため，良好な現象再現が可能なメッシュサイズ，解析条件のデータを蓄積していき，それを学習デー
タとして解析⽅法，条件の最適化にAIを⽤いるということも考えられます。
定数の同定や予測⼿法の１つとして活⽤すべき河床変動解析を例にすると、従来かつ発展が進められている数値解析において、ナローマルチ等による河道内の三次元地形変化の再現のためのパラメータ設定等の部分をAIで担えるようにする等。
教師データ作成の負担軽減がないと普及しないと思います。
AIが何を意味しているのか︖漠然としている。
AIによる解析結果を⼈間が正しく理解・解釈できるのかが問われていると思う。検証データ（現地観測データを含む）の整備と合わせて実現象の観察・分析も重要だと考えます。
AIも数値計算も素⼈なので回答が的外れだったらすみません。
現象の理解、予測を⾏う上で数値計算の役割は⾼く、経験した事象（例えば降⾬と出⽔の関係性）を精度よく再現可能で、しかも未経験（教師期間外）の洪⽔も推定可能であれば、事前に多数の再現・推定を数値計算で⾏った結果をAIに教え込んでおくことで、防災⾯でAIが素早い判断を⾏い、迅速な避難⾏動に結び付けていく、というような形で数値計算とAIが連携していくことも可能ではないかと感じました。
膨⼤な処理を短時間で⾏うのは数値解析の本質的メリットであり、特に流れの計算では研究者がAIにとって代わられるのはやむをえないことである。研究者はAIを使う側にまわれるようがんばるしかない。
気候変動や降⾬帯、降⾬量の予測など、AIの活⽤範囲は検討が進んでいくと考える。課題は、その信頼性と⼈間の判断をどの様に加味していくか、ということだろう。結果の責任は⼈間が取ることをしっかりと認識すべき。
基本的な物理機構を理解したうえでAIを利⽤することが重要。
積極的に取り⼊れるべき。ただし、ユーザーはAIに関する基礎は⾝につけるべき。特にAIができること、特性を理解すべき。私は数値解析をAIに応⽤する研究も⾏っているが、AIが苦⼿なことを理解して研究に取り組む必要があると感じる。また、数値解析はAIに必要なデータを補完する役割も果たすことから⼤変有効である。
膨⼤なデータを的確に処理できるAIによる解析は必要であると考えるが、学習範囲外の外挿した事象を解析、予測する場合、物理事象を無視した結果となっていることも多くみられ、物理事象を的確に反映できるモデル構築が必要
AIの学習による解析結果は膨⼤なデータから導かれた最適な結果と考えられるので、いわば経験値の集約と推察されます。数値解析については⽔理学的な理論に基づいた結果なので、2つの解析⼿法は根幹が異なるものと思われます。お互いに⻑短があると思いますので、両⽅の解析を⽐較して使い分けを考えるべきと思います。特に経験のない既往災害以上の予測結果は⼤きな乖離が出る可能性があるので、お互いに⾜りないところを補うシステムに成熟させていく必要があると思います。
膨⼤なデータからそれらに潜む普遍性や類似性を客観的に読取るには，ＡＩの活⽤も⼤切ですが，現象の因果関係を考察する事は科学技術者の責務と思います.
防災の観点でAIが担える場⾯が今後多くなると思われ、物理モデルを使わずに数理モデルだけでも⼗分に使えるようになると思われる。但し、経験のない事象に対する予測の評価は課題となるので、注意が必要と思われる。
他の科学技術の分野では、データ駆動型の解析法が少し前にピークを迎え、最先端の研究⽅法は、データ駆動型とモデル駆動型の協調型の解析法が模索されているようになっている。⼀⽅で、河川技術の分野では多量のデータの取得法
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2019/7/27

が未確⽴のためにそもそもデータ駆動型の解析法の適⽤ができない。今後の河川技術向けの数値解析の研究⽅針は、闇雲に精度向上を図るのではなく、明確な⽬的を定めて⾏われることが望ましい。また、数値解析のモデルの精度向上の余地が残されていることは間違いないなく、そのためには実河川と模型実験における時間と空間のどちらにも⾼分解能なデータの取得と蓄積が極めて重要となると考えられる。
数値解析の精度向上や効率化のためのツールとして役⽴つが、結果の判断や分析として使⽤するには時期尚早と思われる。
過去最⼤、超過洪⽔といった低頻度もしくは未経験の事象を扱う場⾯が多いことから、既存のデータを重視しすぎてはならないと考える。

7．今後の河川技術にどのような解析法が必要と考えていますか︖（⾃由意⾒）
54 件の回答

観測データとの同化により，⾼精度でほぼ流域全体の⽔理量(⽔位，流速)を把握できる技術や，リアルタイムで⽔位分布や浸⽔範囲(内外⽔)を予測できる技術．
河道スケールの解析技術は成熟しつつある．流域スケールの解析技術の構築が必要．現在，流域スケー
ルの議論の多くは⽔⽂分野の研究者が担っており，河川分野の研究者が流域スケールに視点を拡⼤する必要がある．
現状では，最も現象に近いシミュレーション法は⽔理模型実験と考えられる．しかし，移動床（特に混合粒径）の⽔理模型実験は，相似則の問題や実験の⼤変さもあるため，⽔理模型実験を代替できるような3次元解析技術が必要と考える．
種々のスケールに対応したより精度の⾼い⽔と⼟砂，植⽣の推定技術
項⽬３で記載された解析技術と観測データの統合環境、iRICのような使いやすい形で。
跳⽔などエネルギー減衰が著しい流れ場を正確に解ける解析法（オイラーにこだわらない，ラグランジュ的なアプローチで粒⼦法の適⽤可能性に着⽬している）
河道の維持管理を実施するためには、河床⾼変化を⻑期的に⾼精度に予測できる解析法が必要と考える。
維持管理を考えると10〜20年程度の中期予測技術が，総合⼟砂や流域特性などを踏まえた場の特性を理解するためには，100年レベルの⻑期予測技術が必要と思う．
上流から下流（⼟砂⽣産域から河⼝）までの、洪⽔・⼟砂・流⽊の流動および侵⾷・堆積を再現でき、被災範囲の予測ができる解析⼿法。
特にありません。
⼟砂崩れによる河床変動、河道閉塞等を含めた⼤規模災害の⼀体的解析
⼭地河川での⻑期間にわたる再現計算（計画のため）
・⽔理計算と⽣息適地ポテンシャルを同時にはじき出すような、治⽔と環境の両⽴した川づくりを⽀えることが出来る解析ツールの開発。
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河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート・災害時に河川管理者を⽀援できるような解析法。イメージとしては、実測データを同化しながら精度良いリスク情報を⽰せるような解析。
使⽤データの⾼精度化に伴う境界条件の不明瞭さへの対応
他分野でも使えるような平易な解析法と専⾨家が⽤いる精緻な解析法との棲み分けがあると，学際領域における数値解析の有益性が⾼まると思う．基本的には，専⾨家の専売特許的なイメージがある．
・⽔・⼟砂・流⽊の複合災害を予測できる解析法
・流域からの供給⼟砂の質と量を予測できる解析法
解析の⽬的に応じた精度管理（求められる精度の定量的評価）
実現象をまずは観測でしっかり捉えるべき。その上で、より精度の⾼いモデルを検討すべきと考えている。
解析法の前に観測データが必要。⽔⾯下を含む詳細な横断⾯測量や正確な河川への流⼊量の測定。そちらの観測⼿法の開発が必要。横断⾯測量はグリーンレーザがあるが、河川への流⼊量の測定は確⽴されていない。
洪⽔予測等に代表される⻑時間予測の精度向上に資する解析法が必要。また、説明責任の観点からも、ブラックボックス的な予測ではなく、現象に⾄る過程が説明できる⼿法が望ましいと考える。
実測を活⽤したリアルタイムで出⼒できる解析法
流出、はん濫、侵⾷、⼟砂⽣産など、今まで個別に解析されてきた技術の融合ができると良いと思います。各解析の境界条件をつなぐ知⾒の蓄積など。
複雑な計算とは別のアプローチ。例えば、ある地点の⽔位がこれだけ上昇したら、下流では何分後にどれだけ⽔位が上がるのか等、⽔位観測点の情報を利⽤して経験的な指標はつくれないものか。
今後の河川技術の発展に向けて，⾼密度なデータ観測技術とそれに⾒合った数値解析⼿法が必要であると思います．
河床変動の予測について，⼀洪⽔くらいはある程度実⽤的に予測できるかもしれませんが，複数洪⽔のあとの変化などは，その⽔理量（ハイドログラフ）を正確に与えたとしても，ほとんど定量的に把握できていないように思います．実際には，どんな洪⽔がくるか事前にわからないということも，河床変動の中⻑期的な難しさだと思いますが，このような条件のなかで，例えば護岸の洗掘の危険性などを適切に評価でいるようなアプローチがあるとよいのではないかと思います．
⼟砂移動，河床変動を⼤きく伴う場での洪⽔解析
複数河川・⽔路に囲まれた氾濫原での浸⽔実態を広域的かつ精度よく解析可能ないわゆるトップダウン⼿法
準⼆次元レベルの単純さが必要。ただし⼊⼒断⾯データを密にする⽅法が望まれる
河川は治⽔を⽬的を第⼀とすべきであるため、洪⽔時の河道内外の解析精度向上が必要。
これまでも部分的に試みられていますが、⽣態系の情報をリンクさせた解析が必要と感じます。
河川⽔位や降⾬量は機器の普及や進化によって⾼精度なデータが得られるようになってきたが、⼟質定数（Ｃ、φ）については試験値が現実の堤防盛⼟の状態を再現できていないのでは︖という疑問をよく聞く。既存データの⾒直し（⾼精度化）も必要なのでは無いかと思う。
現場事務所、学校でも取り扱い可能な簡易的ツール
氾濫解析はハザードマップへの利⽤から、技術があがり、リアルタイムシミュレーションやVR、スマホ（ストリートビュー）等で利⽤されるようになってきているので、今後は、仮想の避難シミュレーションソフトを作成し、普及させることで、災害時のソフト対策となるのではないでしょうか。
降⾬をランダム（1/100確率から1/2程度）に降らせ、災害（洪⽔氾濫、堤防決壊、⼟⽯流等を数値解11/16

河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート

析で再現）が発⽣し、仮想の天気予報やハザードマップ、避難警報を頼りに避難⾏動を⾏うというシミュレーションソフトを開発、普及させることで、⼦供からお年寄りまで、災害時に適した⾏動を学び促すことができます。降⾬がランダムにすることで、避難が必要ない場合の判断も経験とすることが期待できます。
可能であれば、ポケモンGoのような位置情報ソフトのようにスマホをかざすと災害を視認できるようにし、⼤勢の⼈が参加するシステムとすることで、避難時に逃げ遅れる⼈への対応を判断する等の幇助や倫理等を学ぶことも可能ではないでしょうか。
各種流出形態や⼟砂移動等不明な点が多く、それらを考慮した⽔循環や洪⽔時氾濫流を解析する総合的な解析法
・社会との対話を通じ、世の中のニーズとのすり合わせが必要。
・国内の現状としては、不確実性に対する議論が弱い。
⼤規模洪⽔発⽣時に河道に流⼊する⼟砂流⼊量ハイドログラフを考慮して，洪⽔流と河床変動を解析し，河岸・堤防侵⾷危険個所を予測するための解析法．河川横断構造物の破壊危険性を予測し，今後どのような観測データが必要か考えるきっかけにするための解析法．⽯礫河川の河床変動解析法．
物理的根拠に基づいた破堤モデル（浸透、越⽔、侵⾷）
３次元流体解析は⾮常に計算時間がかかるため⻑時間の再現計算，⻑い河川区間の計算に適しておりません。そのため実務的な２Dと３Dをハイブリッド化した解析⼿法（堰など構造物があるところのみ３D）が⼀般化されると⾊々な場⾯・⽬的で使えると考えます。
レーダ⾬量等の知⾒を河川計画に活⽤できる⼿法
河床変動解析を例にすると、河道内の詳細なデータが時系列的にも密も取得できるようになれば、既存の数値解析の必要部分に調整変数を持たせて、データと同化させるような解析法。
植⽣の影響の検討が必要だと思います。
より⾼解像度、より速く
河床変動計算では、流れの解析精度は⼗分であるが流砂量の計算精度が低いために、河床変動計算結果を河川管理にそのまま活かすことができていない。⾔い換えれば、河床変動計算はまだ河川管理には使い物になっていない。流砂量式の整備は永遠の課題である。
防災に役⽴つよう、災害発⽣後の影響、状況変化を経過時間ごとに推測する技術を発展させていく必要がある。
起こりうる降⾬等に基づく流出・氾濫解析に係る境界条件・⼊⼒値の具体的設定において避けることのできない様々な不確実性を踏まえ、⽬的に応じた境界条件・⼊⼒値の設定⽅法、解析結果の解釈⽅法の確⽴が必要。
粒⼦法、粒⼦法と他の⼿法（異なる特性の⼿法）の連成解析
データの⾼密度、⾼品質化していく中で事象を適切に再現できる解析⽅法かつ、防災に活⽤できるリア
ルタイムにその情報を配信できる⾼速化した⼿法
観測技術の⾼度化によって、今まで得られなかった情報が得られるようになってきました。例えば、洪⽔中の河床変動の詳細な状況が観測で把握できるようになると、⼆次元河床変動計算の粗度（抵抗）の与え⽅を変化させていくなどの⼯夫を加えることで、解析結果の精度向上を期待できます。観測技術と数値解析は両輪で発展させていくべきと思います。
現象に忠実なミクロな物理モデル（例えば、粒⼦単位の３次元解析）とそれに基づくデータベースの構築。さらに、それを⽤いた数理モデルの構築が必要と思われる。
湖沼の⽣態系・⽔質解析
河川技術に関わるモデルの近似精度をデータ駆動型の解析法により向上させる研究が必要。
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河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート

構造物の劣化に伴う破壊や流⽊の影響等を考慮すると、粒⼦法が重視されると思う。
点群データを直接⼊⼒して解析できる技術が必要。

８．河川技術に関する数値解析に関してのご意⾒がございましたら，記述ください．（⾃由意⾒）
47 件の回答

数値解析モデルの検証を⾏う際，いわゆるベンチマークとなる検証データが整備されておらず，開発者が個別に検証材料を探したり，実験・観測でデータを取得している状況にある．検証データを整備したり，例えばデータベース化することで，解析技術の精度・信頼性の向上に繋がるのではないか．
河川の数値解析技術の発展のため，学際的に河川の数値解析技術を議論できる枠組みを増やしていくことが重要と思います．
数値解析モデルがあれば、何でもできると思っている実務者が多い。各モデルの課題やデメリットを理解する必要がある。
解析が⾼度化，複雑化する中で，数値解析の中⾝を理解し，適切に使い分けられる技術者を育成する必要があると思う．
特にありません。
地形、流速、⾬量などの⼊⼒データが精緻になってきているので、そのデータを活かした数値解析が進展することを期待しています。
同上
特になし．
⽔⽂気象、降⾬流出解析、洪⽔流解析等の個別の技術はそれぞれ発展しているが、これらの連携は必ずしも⼗分でないよいに思う。これらの連携が⾏われればより発展した研究が⾏われる可能性がある。例
えば、⽔⽂分野の知⾒は洪⽔流や河床変動の解析を⾏うことによって地先の問題の解決に役⽴つし、洪⽔流解析においても⽔⽂気象の解析から得られる流量などの情報を境界条件として⽤いることができる。
できれば⼀般の⼈向けの勉強できる素材を提供してほしい。過去に⼟⽊学会でプログラムソース集が出版されているが、ああいったものをどんどん出してほしい。
ﾒｯｼｭﾃﾞｰﾀなどﾃﾞｰﾀが⾼密度化しているが、そのまま⼊⼒すると解析時間を要することになるため、簡素化する解析も必要があると思う。
・・・・
数値解析の精度を裏付ける実測データの効率的・効果的な取得が重要と考えています。
河川内の局所現象に関しては、３次元流体解析を⽤いる等、条件に応じて２次元から３次元への⾼度解析が有効と考えられますが、効果的な適⽤事例等が共有されていくことが重要と考えられます。
解析結果が独り歩きしないように、課題に対し、どのような数値解析⼿法を⽤い、数値解析結果をどのように解釈するかという判断の重要性が増していくと思います。

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河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望に関するアンケート

⽬的と⽤途に応じて，適切な解析法がなされるべきだと思います．
氾濫解析などで，グリッドが細かくなることで単純に精度があがるというような認識については，問題意識を感じます．（地形の再現性があがるということは良いですが，粗度係数のキャリブレーションとなったり，不⾃然な⽔平渦が⽣じたりすることなど，派⽣的な課題が⽣じることがあります）
地盤の不均質性を取り込んだモデルを⽤いた3次元解析が必要ではないか
数値解析結果を河川技術に対して，論理的で使いやすい形式にまとめることが重要
計算⽬的別の性能の整理が必要（特に氾濫解析）
例えば、ハザードマップ⽤、避難計画⽴案⽤、治⽔経済調査⽤、⼟地利⽤・まちづくり計画⽤
あまり難しい解析より、使う側に浸透しやすいものがいい。多少の誤差を許容し、これまで解析や計測されていない中⼩河川にも解析を⾏うべき
河川分野の中でも各⽅⾯に活⽤され，成果が得られているため，適⽤範囲に関する総括的な確認を定期的に⾏うことが重要と考える．
特になし。
今後も各⽅⾯で期待できますが、これまで数値解析と関連性が薄かった環境分野への応⽤が期待されます。
理論上のモデルを作成することはできても、その結果が実現象を表現しているかの検証が重要だと思われる。
中⼩河川を含めたデータの集約・蓄積がまず必要（プラットフォームの整備）適⽤できる範囲がもっと明確になれば助かる。地球温暖化で豪⾬災害が多発しており、想定外を想定した対応を問われて回答に苦しむことが無いようになれば助かる。
数値解析は様々な仮定を元に簡略化してモデル化したものという理解に乏しい。全ての正解ではなく、あくまで現象の傾向を知ることや対策を講じるための予測⼿段であることを⼗分に理解すべきである。
知らない⼈ほど精度を追及して、それを全⾯的に信じてしまう。
河川・⽔⽂に関するデータの公開・共有を進めて⾏けば、研究発展のために有⽤だと考える。現状は国や⾃治体などがデータを所有しており、⼀般からは⼊⼿が難しい。是⾮、学会を中⼼にデータ公開に向けて働きかけていくべきだと思う。
例えば、横断測量、流量観測（HQ式）、観測⽣値（⽔位や⾬量の10分データ）、堤防⾼、など。最近でいえば、危機管理型⽔位計のデータ。
詳細なデータが広域的に観測できるようになってきており，数値解析で⾏える範囲も拡⼤している．今後，河川の維持管理，設計に数値解析の積極的活⽤が図られるものと期待される．その時に，解析結果の可視化技術は住⺠への説明等も想定し重要となる．例えば，VRやAR技術を活⽤し，改修後の河道や堰等の構造物，⼟⽯流の迫ってくる様⼦をを⾒える化する技術に関する研究等も重要になるのではないか．
今後ALB測量により河床形態の3次元点群データが得られていくので、それに適応した解析⼿法が必要となる。
河川分野でのこれまでの解析は河川分野独⾃で発達したものが多く，河川専⽤解析プログラムが実務ではよく使われています。そのため，他分野で発展した解析プログラムを河川技術に適⽤する際に，抵抗を受けるお客さんも多くいる印象です。そのため，河川以外で発達した解析技術などを取り込んでこれまでの河川技術に関する数値解析と融合させていくような仕組みが発達していくことが今後の解析技術⾼度化につながると考えます。
グリーンレーザ等の地形の3Dデータを⽤いた解析(流出・河道・氾濫)
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AIについて、流出解析等と⽐較して河床変動解析は、河道内は各河川の特性があり、時系列的に密に、空間的にも密なデータを取得、蓄積が予算的に難しいと感じる。
河道断⾯データの取得⽅法の検討が必要だと思います。
流出計算、浸透流計算などは、地中の細密な３次元情報を得る⼿段がないためこれから先も河川管理にとって参考情報を⽣産するおもちゃ的役割しか担うことができない。この状況を抜け出す直接的な⽅法
は、地中の細密な３次元情報を得る調査⽅法を確⽴することであろうが、現実的には不可能に近いので、むしろ逆計算によって地中の３次元情報を推定するスキームを考えた⽅がいいのかもしれない。膨
⼤なデータを処理できるようになった現在、もしかすると使い物になるスキームができるかもしれない。
単に現象を捉え再現予測するのではなく、どの様な社会ニーズに基づくものなのか、必要性と結果の実⽤性とのマッチングを予め認識したアプローチであるべき。
解析⽬的に応じて、重視すべき事項を適切に反映した解析⼿法・境界条件・⼊⼒データの選定・設定⼿法の確⽴が重要。
数値解析が有効か有効でないかと考えると確実に有効である。誰もが使いたいと思っていると考えられる。例えば、私は、計算⼒学が専⾨のため、最近粒⼦法で流体解析をお願いされることがあるが、数値解析法はツールであると同時に、数値解析法⾃体が重要な研究として世界中で多くの⼈が研究をしている。現場や企業の⽅が、実際に使ってみて、どのような解析ができたらいいのかと意⾒をくださることが、さらなる⼿法の⾼精度化、⾼速化などにつながる。そのため、そのような場が積極的に開催されることは重要であり、パネルディスカッションが盛況であることを期待します。
洪⽔中の⾮定常性、不確実性をどのように数値解析で再現できるか・・・
解析の⽬的次第であるが、異常時と平常時の双⽅で､精度の⾼い解析が望まれる。
河川技術における数値解析の⽬的は災害などに対峙する住⺠への有効な情報提供と考えます。ところが、中⼩河川の場合は、⼀級河川のように地形測量データやリアルタイム⽔理データ（⽔位や⾬量など）が揃っていません。災害は中⼩河川を含めて複合的に発⽣するため、データの品質や数は揃っていない中⼩河川での数値解析の精度をどのように⾼めていくかを、観測技術を含めて総合的に議論していくものと思います。
実務において、外⼒の⽅も不確定で精度にも課題がある中で、不必要に数値解析結果の精度のみが求められる場⾯があるように思われる。外⼒を含めた様々な誤差範囲を考慮した評価が重要と思われる。
Veri cation & Validationの⼿法を標準化・系統化しておく必要があるとおもいます．
現状の河川技術は、モデルからは⼤量のデータが容易に得られることに対し、⼀般的な測定法はモデルから得られるデータ量と⽐べると時空間解像度が乏しく、対等な関係の構築が難しい。このため、モデルとデータの均衡が⽋かれているような状況にあり、河川技術において数値解析をさらに活⽤するためには、モデルとデータの均衡の向上が必要がある。
単に解析結果を公表するのではなく、解析条件を明⽰、あるいはモデルとともに他者が確認できるようネット上で公開するなど解析⽅法がブラックボックスとならないようにすることが重要。解析⽅法が⾼度化するに従い、境界条件等を操作して答え合わせされてもわからなくなっている。

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