2019 年５月 20 日
早稲田大学
東京大学

東京都 23 区全域を網羅 リアルタイム浸水予測システム開発
本年 6 月末までに試⾏運⽤開始を⽬指す
発表のポイント

地球規模での気候変動の影響が顕著化してきており、未曾有の豪雨が発生すれば東京でも深刻な浸水の発生は避けられない状況となってきている

そこで、本研究では東京都 23 区で発生する都市浸水をリアルタイムで予測するシステムを開発し、社会実装を可能とした

東京都 23 区を対象に、本年 6 月末までに⽂部科学省の DIAS（データ統合・解析システム）※1 上で試⾏運⽤を開始する予定
早稲⽥⼤学理⼯学術院の関根正人（せきねまさと）教授、東京大学地球観測データ統融合連携研究機

構の喜連川優（きつれがわまさる）教授・生駒栄司（いこまえいじ）特任准教授と山本昭夫（やまもとあきお）特任助教、および一般財団法人 リモート・センシング技術センターの研究グループは、東京
都 23 区で発生する都市浸水をリアルタイムで予測するシステムを開発し、社会実装を可能としました。
本研究成果の⼀部は、⽂部科学省委託事業「地球環境情報プラットフォーム構築推進プログラム」の支援を受け、データ統合・解析システム（DIAS）を利⽤して得られたものです。

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1．これまでの研究で分かっていたこと（科学史的・歴史的な背景など）都市河川の洪水予測などに関連する計算技術はこれまでにもありましたが、東京都 23 区の地上・下⽔道・都市河川といった都市内の⾬⽔の流れを⼒学原理に基づき⼀体的に計算し、その結果として浸⽔を予測しようとする手法はありませんでした。最近になって、従来の計算技術の範囲内で都市の浸水を計算しようという取り組みがなされるようになりましたが、本研究の取り組みとは異なります。たとえば、現実とは異なる⾬⽔の取り扱い⽅をしていたり、モデルと割り切って厳密性を追求することなく、導入したパラメータをチューニングすることにより妥当な結果が得られるようにしたりするなど、簡便に概略値を捉える計算手法に留まっていました。これに対して、本研究では限りなく工学的に十分に信頼がおけて、かつ⻑期的な使⽤に耐える手法の構築を目指しました。
⼀⽅、近年それぞれのエリアの浸⽔リスクをできるだけ早く住⺠に伝えることが喫緊の課題と認識されるようになり、従来の技術の範囲内で計算され作成された「浸水ハザードマップ」や「洪水ハザードマップ」が公表されています。ところが、既存の浸水情報の多くは、静止画として示された予想浸水深がどの程度確かなものであるかが定かにされず、信頼性の議論を傍らにおいて速報性ばかりが優先されてきました。そこで、より信頼性の⾼い浸⽔情報を、住⺠にわかりやすく届けることが重要になってきたと考えています。
2．今回の研究で新たに実現しようとしたこと、明らかになったこと
東京都 23 区がこれまでにない規模の豪雨に襲われたときに、どのような規模の浸水が発生するのか、浸水が深刻化するプロセスとはどのようなものか、事前にどのような対策を講じておけばどの程度まで被害軽減が図れるのか、という問いに対して、本研究では最新の技術を駆使して予測した結果を踏まえた答えを提示することを目標としました。
本研究に取り組むにあたって、豪雨による被害軽減を実現するために達成すべきこととして次の二つを設定しました。⼀つは、平常時に⽣活範囲に潜んでいる浸⽔の危険性を住⺠⾃らが的確に理解できるような画像情報を提示できるようになること。もう一つは、豪雨時に迫りくる浸水の状況を住⺠に事前に伝えるシステムを構築すること。これら⼆つへの住⺠による認知が⾼まり、⾃ら活⽤できるようになることによって豪雨被害軽減が実現できると考えました。
3．そのために新しく開発した手法
研究の第一段階として、早稲田大学の関根教授が、東京に代表される⾼度に都市化されたエリアを対象に、「都市浸⽔」の発⽣とこれが深刻化するプロセスを⽔の流れを⽀配する⼒学原理のみに基づいて精緻に予測する手法を開発しました。本研究は 2000 年から⻑期にわたって取り組んでおり、完成した手法を「S‐uiPS(スイプス)」(Sekine’s urban inundation Prediction System)と名づけました。S‐uiPSを⽤いた数値予測を⾏う上で重要となるのは、対象エリア内に既に整備されている都市のあり様、⾔い換えれば最新の都市基盤に関わるすべての情報を省略することなく考慮に⼊れることです。具体的には、「道路・下⽔道ならびに都市河川」のネットワークとその関連付帯施設についての現状を忠実にとらえることのできるデータと、都市の⼟地利⽤状況ならびに「都市街区に⽴てられている建物」などに関わる情報である「建ぺい率・容積率」などのデータがこれにあたります。河川の付帯施設としては地下調節地に代表される貯水施設や、下水道のポンプ場・水再生センターなどが挙げられます。S‐uiPS の開発が本研究の第一段階にあたります。

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次に、第二段階として S‐uiPS の計算コードを高速化し、リアルタイムでの浸水予測が可能となるように取り組みました。リアルタイム浸⽔予測には、⼊⼒情報として降⾬データが必要となります。降⾬データは次に挙げる二つのデータを使用します。一つは国⼟交通省による「XRAIN※2」であり、これは約 250m メッシュの空間分解能⼒をもち、⼀分毎に得られた観測⾬量として提供されるものです。もう一つは、気象庁による「高解像降⽔ナウキャスト※3」の降⾬予報データです。気象庁によれば、降⾬予報には精度上の限界があり、本予測システムにふさわしい精度を有するのは 30 分先くらいまでであるようです。そこで、30 分先までの降⾬予報の結果を⼊⼒値としたリアルタイム浸⽔予測の実現を⽬指します。この予測システムの実現のためには並列計算による計算の⾼速化が不可⽋であったため、東京大学喜連川研究室の山本特任助教が中心となって取り組みました。また、予測計算の結果は早稲田大学関根研究室で開発された画像化の技術により動画情報として表示・配信することにしました。この計算には膨⼤なデータの⾼速処理が必要であることから、東京大学生駒特任准教授が中心となって取り組み、このシステムを⽂部科学省のデータ統合・解析システム DIAS（Data Integration & Analysis System）のリアルタイム・データ利活⽤プラットフォーム基盤上で実現することにしました。

2005 年杉並豪⾬を対象として S‐uiPS により計算された東京都 23 区の浸水深マップ

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4．研究の波及効果や社会的影響リアルタイムで浸水を予測するシステムは、まず東京都 23 区を対象に、本年 6 月末までには試⾏運⽤を開始する予定です。その後、⼀年の準備を経て 2020 年夏の東京オリンピック・パラリンピックまでには、⼗分な精度を有する浸⽔情報を継続的に提供できるような安定した運⽤を⽬指し、システムの社会実装を進めます。
S‐uiPS によるリアルタイム浸水予測は、豪雨時の都市生活を大きく変え、被害軽減を実現する上で⼤きな波及効果があると考えています。豪⾬時に懸念される都市固有の被害として危険度が⾼いのは「地下空間」と「道路アンダーパス」です。前者については、地下への⼊⼝に⽌⽔板を設置する、あるいは防水扉を閉めるといった対策がとられることになりますが、これを設置するタイミングを⾒極めるのはとても難しいと考えられてきました。万一、設置が遅れると地下浸水が引き起こされることになり、人命にかかわる被害が発生する可能性があります。アンダーパスについても、いつ通⾏⽌めにするのかという判断がきわめて重要です。道路渋滞が深刻化すると⾃動⾞が占有する体積の分だけ浸⽔深が増⼤する結果になるため、豪雨時にも渋滞を回避することが望ましいと言えます。また、豪雨時であっても急病人を病院に運ぶ必要があり、消防⾞は⽕事の現場に駆けつける必要があります。現時点の浸水状況を正確に知ることができ、さらに 30 分先の状況を予測できれば、的確なタイミングでの対処が可能となり、⾃動⾞の最適な経路選択も容易になります。物流についても同様のことが⾔えます。このようにリアルタイム浸⽔予測が社会実装され活⽤が進むと、都市内のどこでいつどの程度の浸⽔が発⽣するかがわかるようになるため、豪雨予報によりもたらされるものよりも具体的な形で浸水の危険を察知して安全を確保できるようになると期待されます。
さらに、東京では 2020 年にオリンピック・パラリンピックが開催されます。雨が多い時期に世界中から観戦客や観光客が集まることになります。この予測システムの社会実装は、彼らに対する安全上の「おもてなし」となり、スムーズな大会運営のため有効に活用されることを期待しています。
5．今後の展開
予測精度に関しては、今後も可能な限りの検証を続けていきます。計算の信頼性と情報の速報性がともに重要であるためです。また、情報の受け⼿となるのは、たとえば鉄道などのインフラの管理者であり、住⺠⼀⼈ひとりということになるため、⼀⽬⾒て浸⽔の危険が察知できるように画像のわかりやすさをさらに追求していきます。
東京都 23 区以外の都市でも、都市インフラの情報をまとめたデータベースを作れば、予測手法 S‐uiPSを適用することが可能です。実態に合わせて設定しなければいけないパラメータがひとつもないため、将来未曾有の豪⾬が発⽣したときの予測も同じ精度で可能となります。そのため、この手法が他都市に展開されれば、国内外の大都市で発生する浸水被害の軽減にも有効です。

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６．用語解説※1 DIAS
データ統合・解析システム（DIAS）は、1980 年代に東京⼤学⽣産技術研究所⾼⽊幹雄教授が中⼼となり開発を開始した地球環境データレポジトリから始まり、数多くのプロジェクトの支援を受けながら発展を続けてきました。2006 年度から国家基幹技術 海洋地球観測探索システム「データ統合・解析システム」として第Ⅰ期プロジェクトを開始し、2010 年度にはプロトタイプが開発されました。
これにより、世界で初めて多種多様かつ⼤容量な地球観測データ、気候変動予測データ等を統合的に組み合わせ、水循環や農業等の分野における気候変動の影響評価や適応策⽴案に資する科学的情報を提供するプラットフォームが実現しました。2011 年度からは「地球環境情報統融合プログラム（DIAS‐P）」と名称を変更し、第Ⅱ期として DIAS を社会的、公共的インフラとして実用化するための更なる⾼度化、拡張が実施されました。2016 年度からは⽂部科学省委託事業「地球環境情報プラットフォーム構築推進プログラム」として第Ⅲ期が開始され、気候変動適応・緩和等さまざまな社会課題の解決に貢献するアプリケーションの稼働とサービス提供を⽬指した、⻑期的安定的な社会基盤としてのシステム構築および運用が開始されています。
※2 XRAIN
国⼟交通省が運⽤する⾼性能気象レーダによるリアルタイム⾬量観測システムのことを指し、
eXtended RAdar Information Network の略称が XRAIN です。2010 年に試験運⽤が始まり、今日に到っています。X バンドのマルチパラメータ・レーダによる⾬量観測によれば、これまでの C バンドレーダに比べて高分解能な観測が可能となります。具体的には、空間的におよそ 250m 毎、時間的には 1 分毎の降⾬値を精度よく知ることができます。
※3 高解像降⽔ナウキャスト
2014 年度に運⽤が開始された「気象庁による⾬量予報システム」のことを指します。これには気象庁などが有する全国の⾬量計や上記の XRAIN などのデータが活⽤されており、これを踏まえて⾏われる降⾬予報ということになります。これによると、30 分先までは 250m 四方を一つの単位として5 分毎の予報⾬量を知ることができます。ただし、30 分を超え 60 分先までは従来通り 1km2 毎の予報値となり、精度が低下することになります。

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7．論⽂情報
雑誌名：⼟⽊学会論⽂集 B1(水工学)、Vol．67、No．2
論⽂名：住宅密集地域を抱える東京都⼼部を対象とした集中豪⾬による内⽔氾濫に関する数値解析
執筆者名（所属機関名）：関根正人（早稲田大学）
掲載年（現地時間）：2011 年
雑誌名：⼟⽊学会論⽂集 B1(水工学)、Vol．70、No．4
論⽂名：X バンド MP レーダによる降⾬データを⽤いたリアルタイム浸⽔予測に向けた試み
執筆者名（所属機関名）：関根正人・浅井晃一・古木雄（早稲田大学）
掲載年（現地時間）：2014 年
雑誌名：⼟⽊学会論⽂集 B1(水工学)、Vol．72、No．4
論⽂名：⽯神井川流域を対象とした豪⾬時の内⽔氾濫と河川洪⽔流の⼀体予測計算
執筆者名（所属機関名）：関根正⼈・近藤恭平・神⼭宙⼤・⼩林⾹野（早稲⽥⼤学）
掲載年（現地時間）：2016 年
雑誌名：⼟⽊学会論⽂集 B1(水工学)、Vol．73、No．4
論⽂名：森ヶ崎処理区を対象とした 2013 年 7 月 23 ⽇豪⾬時の都市浸⽔の再現計算とその精度検証
執筆者名（所属機関名）：関根正⼈・中森奈波・児⽟⾹織・斎藤涼太（早稲⽥⼤学）
掲載年（現地時間）：2017 年
雑誌名：⼟⽊学会論⽂集 B1(水工学)、Vol．74、No．4
論⽂名：東京都 23 区を対象とした豪雨時浸水リスク評価とアンダーパスの冠水事前予測
執筆者名（所属機関名）：関根正人・児玉香織（早稲田大学）
掲載年（現地時間）：2018 年
雑誌名：⼟⽊学会論⽂集 B1(水工学)、Vol．74、No．5
論⽂名：⾼潮により引き起こされる東京都 23 区の浸水被害拡大プロセス
執筆者名（所属機関名）：関根正人・小方公美子（早稲田大学）
掲載年（現地時間）：2018 年
8．研究助成（外部資⾦による助成を受けた研究実施の場合）
研究費名：⽂部科学省 地球環境情報プラットフォーム構築推進プログラム基幹アプリケーションＦＳ
研究課題名：精緻な浸水予測手法を基礎とした東京都 23 区の豪雨時リアルタイム浸水予測システムの実用化に向けたフィジビリティスタディ
研究代表者名（所属機関名）：関根正人（早稲田大学）

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【研究内容に関するお問い合わせ】早稲田大学理⼯学術院教授
Tel: 03‐5286‐3401

関根正人（せきね まさと）

E‐mail: sekine@waseda.jp（DIAS および S‐uiPS 高速化について）
東京大学地球観測データ統融合連携研究機構(EDITORIA)
喜連川研究室 特任准教授 生駒栄司（いこまえいじ）・特任助教 山本昭夫（やまもとあきお）
Tel: 03‐5452‐6922 E‐mail: s‐uips@tkl.iis.u‐tokyo.ac.jp【報道に関するお問合わせ】
早稲田大学広報室広報課 担当者：猪俣・富田Tel: 03‐3202‐5454 E‐mail: koho@list.waseda.jp
以上

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