2019年度 河川技術に関するシンポジウム―新しい河川整備・管理の理念とそれを⽀援する河川技術に関するシンポジウム―
2019 年6 ⽉12-13 ⽇東京⼤学農学部

⽇ 時 ： 2019 年6 ⽉13 ⽇ 11：00〜12：00
オーガナイズドポスターセッション2（OPS2）

河川技術分野における数値解析の役割と今後の展望
オーガナイザー
広島⼤学

内⽥⿓彦

国⼟交通省 ⽔管理・国⼟保全局 島本和仁
いであ（株）

堀江克也

2019/06/14 0:00

140

2019/06/13 0:00

2019/06/12 0:00

2019/06/11 0:00

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2019/06/07 0:00

2019/06/06 0:00

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160

152
2019/06/13 9:07

120

100

80

60

40

200背景コンピュータ技術の急速な発展に伴い，河川技術分野における研究や実務の内容は⼤きく変わってきた．即ち，河川における流れや⼟砂輸送の複雑な⽅程式を数値的に解くことや，そのインプット，アウトプット
データの処理に留まらず，各種計測やビッグデータ解析など様々なところでコンピュータによる⾼速かつ膨⼤な演算・情報処理能⼒が活⽤されている．河川技術分野における数値解析の役割も多⾯的となっており，多くの技術者，研究者がそれぞれの⽴場で活⽤するようになっている．

数値解析の区分：⽬的と利⽤⽅法の⾯から解析解を得ることが困難である⽅程式系をコンピューターを⽤いて数値的に解くツール
複雑あるいは多量の境界条件やモデル式を含む⽅程式系の解のふるまいを理解
実現象の内外挿補間を⼒学的に⾏う．多量の⼊⼒条件に対する⽅程式の解を数値的に解くことにコンピュータが⽤いられる．
実測，実験，数値解析により⾒出した，あるいは問題となっている現象を再現するための必要条件を知る．
（モデル化と検証）

⽬
結果の的解釈信頼性が保証された数値解析結果から，新たな情報を抜き出す（シミュレーション，数値実験）複雑な⽅程式の解の性質を知り，現象の本質をつかむ
複雑な偏微分⽅程式を数値的に解くことにコンピュータが⽤いられる．離散化や妥当性の検証には厳密さが求められる．

本OPSのねらいと進⾏
ねらい開発者，ユーザーなど数値解析に様々な⽴場で関わってきた参加者間で，現状の課題や様々な考えを共有し， 河川技術において数値解析に期待される役割と今後の展望を探る．
◆ 河川流の三次元挙動の数値解析に関する投稿論⽂からの話題提供
１．中央⼤学研究開発機構，福⽥朝⽣
改良された袋詰⽟⽯⼯の洪⽔時の安定性評価技術の開発とこれを活⽤した袋詰⽟⽯⼯の構造・配置の技術的検討
２．⻑岡技術科学⼤学，楊 宏選
⼆次元固定床模型実験及びそれを再現する数値解析モデルによる床⽌め⼯の圧⼒と流速等の考察
３．電⼒中央研究所 地球⼯学研究所 佐藤隆宏
流体科学領域ダム洪⽔吐のゲートレス化に係わる放流特性の⽔理模型実験と三次元数値流体解析の⽐較検討
４．中央⼤学研究開発機構，⽵村吉晴
巨岩・巨⽯が点在する⼭地河川に対する平⾯⼆次元解析法の課題と新しい解析法の提案◆アンケート結果に基づくパネルディスカッション
アンケート設問： https://forms.gle/vyPinrpAFFpE5Cu49

パネルディスカッション
司会

広島⼤学

内⽥⿓彦

パネリスト
福⽥朝⽣（中央⼤学研究開発機構）
楊宏選（⻑岡技術科学⼤学）

佐藤隆宏（電⼒中央研究所 地球⼯学研究所 ）⽵村吉晴（中央⼤学研究開発機構）
島本和仁（国⼟交通省 ⽔管理・国⼟保全局）
堀江克也（いであ（株））

議題
１．現状の数値解析の課題，要望
２．多量のインプット，アウトプットデータ処理，結果の解釈と検証
３．河道，洪⽔データの今後のあり⽅
４．数値解析を活⽤した新たな河川技術の展開に向けて（まとめ）数値解析法の課題に関するアンケート結果（148）
数値解析の課題は⽤いるデータ，モデル，計算機，可視化などざまざまであるが，扱う空間スケールが⼤きいほどデータの課題，⼩さいほど基礎⽅程式・計算機の課題が顕著になる傾向にある．可視化については領域が⼤きい⽅が課題がある傾向にある．

全体

空間スケール

大←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)

一次元解析→小準二次元解析 二次元解析

準三次元解析 三次元解析

入力データ整備

0.25

0.20

0.38

0.21

0.31

0.21

0.25

0.05

境界条件

0.28

0.30

0.20

0.38

0.29

0.29

0.30

0.21

基礎方程式（各種モデル

0.08

0.00

0.03

0.10

0.07

0.09

0.15

0.11

計算精度

0.17

0.30

0.15

0.17

0.16

0.14

0.10

0.42

計算機 計算機の能力

0.10

0.00

0.08

0.00

0.07

0.14

0.15

0.21

可視化 出力データの整理

0.06

0.00

0.10

0.07

0.04

0.06

0.05

0.00

0.06

0.20

0.05

0.07

0.07

0.08

0.00

0.00

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.35

0.4

データ
モデル

その他
凡例

１．現状の数値解析の課題，要望
課題
・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。
・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。
・流域からの供給⼟砂の質と量を予測できる解析法
・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
要望・⽬標・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。
・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
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．
・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。

２．多量のインプット，アウトプット
データ処理，結果の解釈と検証
データ処理
・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。
・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。
・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．
・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．
・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。

２．多量のインプット，アウトプット
データ処理，結果の解釈と検証
結果の解釈・技術者育成
・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．
・数値解析が観測データの内外装的な役割を持つとすれば，⾼精度な数値解析から得られた情報（粗度係数や樹⽊群係数等）と画像データ（粗度の⼤きさ・配置，植⽣の繁茂状況等）を関係づけるような研究も必要．
・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verification ⼜は calibration ⼿法の確⽴
・verification 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
・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．
・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。
・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．
・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。

３．河道，洪⽔データの今後のあり⽅・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。
・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)・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）
・河道断⾯データの取得⽅法の検討が必要だと思います。
・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．
・⼤容量のデータの整理、保管、スパコン使⽤時の通信・解析⼿法が不⼗分・3次元解析の検証はどのようなデータで⾏なっているのか？現在取得されているデータで⼗分か？
・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．
・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。
・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。
・ALB等で地形データを取得するにしてもどれくらいの密度で観測する必要があるかは，解析との関係から議論し⾒極めていく必要がある．
・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．
・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。

４．数値解析を活⽤した新たな河川技術の展開に向けて（まとめ）１．現状の数値解析法の課題，要望
河床変動解析，リアルタイム解析，広域解析，⻑期予測，⾼精度化
２．多量のインプット，アウトプットデータ処理，結果の解釈と検証
AIのブラックボックス，適切な適⽤・応⽤，⼊⼒データの不確実性に対する幅をもった結果の整理・解釈，解析を適切に理解できる技術者の育成
３．河道，洪⽔データの今後のあり⽅
三次元解析の検証・Verification Validation，データと解析のバランス，⽔⾯形の時間変化の再現の重要性とそのデータ整備，粒度分布，横断測量からALB（点群データ，三次元データ），三次元データとリアルタイムデータのプラットフォームとその活⽤
４．新たな視点・解析のマクロ現象（⽔⾯形の時間変化という）とミクロ現象（流れと流砂の相互作⽤）の両⾯の妥当性の議論が現象解明に重要．
・三次元解析によるこれまでできなかった新たな問題へのチャレンジとそれによる⼀次元，⼆次元解析法などの体系化に向けた挑戦が技術発展に重要．

※ 本スライドは後⽇報告書作成時に修正したものです