水 文 ・ 水 資 源 学 会 誌
J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.
Vol. 24, No.2, Mar. 2011
pp. 110 - 120
原著論文

WRFによる降雨予測を活用した
新たな洪水調節手法の適用性検討
三石 真也 1)

尾関 敏久 1)角哲也 2)1) 国土交通省国土技術政策総合研究所河川研究部水資源研究室（〒305-0804

茨城県つくば市旭1）2) 京都大学防災研究所水資源環境研究センター（〒611-0011

京都府宇治市五ヶ庄）

気候変動による極端な降雨現象が増加する一方で，新たな洪水調節施設の整備は種々の制約条件により遅れてきており，既設ダムのより効率的かつ効果的な操作が求められている．本論文は，近年精度向上の著しいWRF（Weather Research and Forecasting model）による降雨予測を活用しつつ，下流被害を最小化することを目指した合理的な洪水調節手法の適用性について，超過洪水を含めた検討を行ったものである．さらに，WRFによる降雨予測の誤差の取り扱いを分析するなど，より効果的な洪水調節運用に向けた検討を行った．
キーワード：WRF，降雨予測，洪水調節，事前放流，最大放流量

Ⅰ．はじめにの信頼性で実行可能となる（豊田，2009）など，近年精度向上が著しいWRFを活用して，過去に大規模洪地球温暖化に伴う影響として，IPCC第4次報告書

水を経験したダム流域を対象に降雨予測を行うとともでは，極端な降雨現象の発生頻度が引き続き増加すに，流域における損失雨量を簡便に算出してダム流入る可能性が非常に高いこと等が指摘されており，これ量を求め，ダムの容量を最大限に活用した効率的な洪らの影響に対して，適切に対処することが求められ

水調節方法について検討し，超過洪水を含めた実際のている．一方，我が国における国土交通省所管ダム

洪水によりその適用性について広範な検証を行った．

の建設は，事業費で平成9年，施工箇所数で平成5年

すなわち，利水容量を治水容量と一体的に運用するこをピークに近年減少しており，今後は，既存ストックとを目指して，利水と協調した事前放流の実施やダムのいっそうの機能強化が必要と考えられる．

容量全量を活用した効率的な洪水調節を行い，下流の近年，ダムによる洪水調節機能の向上に関する研

洪水被害を最小化することを目指した．

究事例は多く，下坂ら（2009）は，洪水低減部における総流入量を算定して事前放流を行うことにより，ダムの洪水調節機能の向上と利水安全度の保全の両立を図っている．また，北田ら（2010）は，気象庁の降水短時間予報を用いて，ダム流域の流入特

Ⅱ．WRFによる降雨予測を活用した洪水調節手法
1．WRFの特徴と各ダムにおける降雨予測性に基づき，事前放流を行う洪水調節方法を提案しWRFは，米国のNCAR/NCEP（The National Centerている．一方，三石ら（2010a, b, c）は，水位放流

for Atmospheric Research / National Centers for方式およびVR方式によるダム放流操作の合理化に

Environmental Prediction）により現業用，研究用に開加えて，WRFを活用した降雨予測によるダム洪水調発された非静力学のメソスケール気象モデルであ節操作の可能性に関する基礎的検討を行っている．

り，小さなスケールの気象現象も取り扱うことが可

本研究においては，48時間以内の降雨予測が相当

110

原著論文

能である．

水文・水資源学会誌 第24巻 第2号（2011）

WRF及びWRFに類似した領域気象数値モデルを用いた降雨予測に関しては，これまで多数の論文がWRFの初期値・境界値の精度が向上することを示した．

発表されている．例えば，日下ら（2006）は，WRF

国土交通省や都道府県が管理する洪水調節を目的の有用性を評価するために，平成16年新潟・福島豪としたダムの集水面積は，数 km2〜数百 km2程度で雨の再現計算を行い，WRFによる解析の初期値とある．このため，台風や前線はもちろんのこと，集してNCEPの全球気象モデルの解析値を用いた場合

中豪雨や雷雨など水平スケールが10〜100 km程度とにおいて，良好に豪雨を再現できることを示した．

小さな気象現象によっても，ダム流入量が大きく変Collischonn et al.（2005）は，三次元非静力学的モデ

動することとなる．一般的に気象数値予測モデルのルの改良型地域予測システムARPSによる三つの異メッシュの大きさについては，解析対象とする気象なる空間解像度の降雨予測と分布型モデルによる流現象の概ね1/5程度とすることが望ましいとされて出解析を用いて，ウルグアイ川の2，3日先までの河いる．ここに，気象数値モデルは多くのモデルが提川流量予測を行い，一定の予測精度を有することを案されているが，WRFはダム毎に任意にダウンス示している．Habets et al.（2004）は，フランスで用ケールが行え，1 kmメッシュ程度の計算を行うこと

いられている河川の日流量を算出する水文気象流出が可能なオープンソースであるとともに，計算の初モデルSAFRAN-ISBA-MODCOU（SIM）に，2つの期値，境界値を与える上で気象庁数値予測データな

数値気象予測モデル（APREGEとALADIN）の降雨

どとの親和性も良いなどの利点がある．

予測値を入力して，フランスローヌ川における河川

WRFが水平スケールの小さな気象現象を対象に流量予測を行い，実測値と比較することによりその計算可能なオープンソースであることを踏まえ，本利用可能性を示した．

論文では，WRFを活用しつつ簡便なモデルにより

WRFの降雨予測を活用するにあたっては，誤差

ダム流入量を予測し，洪水調節操作を最適化するこやバイアスの評価が問題となるが，これらに関するとを検討した．なお，ここでは実績洪水を対象とす代表的な研究例として，以下に示す研究がある．例

ることから，当時の気象庁数値予報データ（RSM）

えば，Caldwell et al.（2009）は，カリフォルニアを

を初期値，境界値として使用し，WRFにより3段階対象としてWRFによる計算を過去40年間について（10.8 km，3.6 km，1.2 km：豊平峡ダムの例）にダ

行い，WRFによる計算降水量の評価を行い，降雨

ウンスケーリングを行い計算した．

分布は良好な再現性があるものの，降水強度には正

本研究で用いたWRFは計算当時最新のVer.3.1.1でのバイアスがあることを指摘している．Done et al.

あり，初期条件として，上空の気温，風，比湿およ（2004）は，10 km，4 kmの各格子サイズで計算した

び表面の温度，気圧を設定する必要がある．今回のWRFによる降雨予測結果を実績雨量と比較し，4 km

初期条件の設定を表−1に，境界条件の設定を表−2格子とすることでバイアスが少なくなることを示しに示す．また，計算における大気側面境界は緩和域ている．Yuan et al.（2008）は，複数のオプション設を4層とした．さらにパラメタリゼーションおよび定でWRFの計算を行い，各設定での予測雨量とそスキームはVer. 3.1.1で選択可能な最新のものの中か

れらを平均したアンサンブル平均予測雨量のそれぞら，メソスケール気象現象を対象とすること，日本

れを実績雨量と比較し，アンサンブル平均を行うこ付近（中緯度）における豪雨事例の計算であることとによりスレットスコアが改善することを示している．ただし，これらの既往研究は特定の領域もしくは地点における予測雨量について絶対的な誤差の上限
値や下限値を定量的に評価しているものではない．

表−1 WRFの初期条件の設定
Table 1 Setting-up of initial conditions for the WRF model.
高度化技術を活用し観測データを活用した補正を行うこ

気象要素
気温

さらにWRFの予測精度向上に向けては，近年同上空とが可能となったことから，以下のような報告が行風比湿われている．すなわち，田中ら（2010）は，GPS可
降水量をWRFに同化することにより予測精度が向上することを見いだし，Ma et al.（2009）は，GPS掩
蔽観測データを全球モデルに同化することにより，

温度
表面

設定方法
RSM初期値を内挿
RSM初期値の気温，相対湿度から算出した比湿を内挿

陸上

RSM初期値の地上気温を内挿海上Near-goosの海面水温観測値を内挿

気圧

RSM初期値の海面更正気圧，地上気温，
標高から算出した表面気圧を内挿

原著論文

111

J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 24, No.2, 2011を考慮して表−3のとおり設定した．計算対象時刻

表−2 WRFの境界条件の設定
Table 2 Setting-up of boundary conditions for the WRF
model.

は，降雨開始の48時間前以降におけるRSMの予測

高度を考慮して48時間先までの予測計算を行うととも

気象要素
気温

RSM予報値の気温，相対湿度から算出

比湿
温度
表面

初期時刻を計算開始時刻とし，計画降雨の継続時間に，6時間毎に更新を行った．

RSM予報値を内挿

風

上空

設定方法

2．降雨予測を活用した合理的なダム操作手法

した比湿を内挿

本論文では，WRFによる降雨予測によってダム

陸上

RSM予報値の地上気温を内挿海上Near-goosの海面水温観測値を内挿

流入量を予測し，操作規則において定めた放流手法

RSM予報値の海面更正気圧，地上気温，よりも最大放流量を低減させるための，より効果的

気圧

標高から算出した表面気圧を内挿

な洪水調節手法を検討した．シミュレーションを実施したダムは，日本国内において過去に大規模洪水

表−3 計算に用いたパラメタリゼーションおよびスキーム
Table 3 Parameterization and schemes used for calculation.
物理過程
放射過程
境界層
過程
雲微物理
過程
積雲パラ
メタリゼー
ション

項目

パラメタリゼーションおよびを経験した12ダムである．
今回検討した洪水調節手法のフローを図−1に示す．降雨予測を活用した本手法は，洪水調節効果のLong wave

スキーム
RRTMG scheme

Short wave

RRTMG scheme

大気境界層

MYNN 3rd level TKE scheme

差に起因する治水容量の不足や利水容量の不充足な

接地境界層

MYNN Monin-Obukhov 相似則

どのリスクへの影響を把握するため，WRFによる

地表面過程

Pleim-Xiu 陸面モデル

予測値の他に，予測値に対して多く又は少なく降る

10.8 km格子なしと考えられる誤差範囲を設定した．既往の研究では，

3.6 km格子

WDM 5-class scheme

1.2 km格子

WDM 6-class scheme

WRFによる降雨予測の定量的な誤差については明

10.8 km格子

Kain-Fritsch scheme(new Eta model 版)

向上が期待できる一方で，予測の誤差によるリスクを負うことが考えられる．ここでは，降雨予測の誤らかになっていないため，ここでは，WRFとは異なるが，気象庁予測降雨量の誤差に関する研究実績

3.6 km格子

同上である気象予測データの利用可能性に関する研究

1.2 km格子なし（和田ら，2006）による48時間積算雨量の誤差率を

図−1 洪水調節手法のフロー図
Fig. 1 Flow diagram of flood control method.

112

原著論文

水文・水資源学会誌 第24巻 第2号（2011）

援用し，WRFによる予測雨量に対する実績降雨量

しており，パラメータの数も少ないことから最適な上限値及び下限値の比率で定義される誤差率を乗じパラメータ探索が容易である．河川の高水管理におたものを予測降雨として算出した．予測降雨に対しけ る 予 測 降 雨 情 報 の 適 用 性 に 関 し て は， 和 田 らて実際に降る可能性のある雨量の上限値，下限値は（2005）が気象庁が実施している気象予測情報VSRF

次のように示される．

を用いた洪水予測精度の評価を7水系において実施している．そして貯留関数モデルを採用した結果，予測に対する降雨の上限値（mm）（1）＝1/0.700×予測降雨（mm）＝1.43×予測降雨（mm）
予測に対する降雨の下限値（mm）（2）＝1/1.40×予測降雨（mm）＝0.714×予測降雨（mm）

6時間前の予測値でも実測流量と高い相関を示し，十分に実用に利用できるとしている．一方，分布型
流出解析モデルは，昨今の局地的大雨等による水害の頻発を受けて洪水予測，予警報システムに組み込
まれはじめている．流域を細かなメッシュに分割し本研究では，予測に幅を与えることによる洪水調て解析を行うモデルの特性から，任意の点での流量節操作への影響を確認するための第1歩として，実予測が可能であり，中小河川や一部の一級河川にお績降雨がこの予測幅の中にあることを前提として

いて導入されつつある．佐山ら（2004）は，ダム群いる．

の流況制御を考慮した広域分布型流出予測システム

降雨予測は，WRFによる計算の初期条件データの開発を行い，8ダムについて検証を行った結果，の入手に合わせて6時間毎に更新し，流入量に応じ1982年台風10号洪水に対して良好な再現計算結果をて1時間毎に図−1に示す操作判断を実施する洪水調得ている．

節シミュレーションを行った．

ダムの洪水調節手法の判断を行うにあたっては，シミュレーションを実施するにあたって，降雨予

日本における河川が急流であり流出が早いという特測に基づきダム流入量を予測するためには，流出解性から，短時間にダムへの流入量を予測する必要が析を実施する必要がある．一級河川など比較的流域ある．一方，WRFによる降雨予測値の算出までに3面積の大きな河川における洪水流出解析において時間程度を要することに鑑みれば，流出解析は極力

は，これまで貯留関数法が最も豊富な運用実績があ簡便に行うことが望ましい．ここに貯留関数法は洪る．貯留関数法は流出の非線形性を簡潔な式で表現

水イベント毎に異なる有効降雨量の算出が困難であるほか，集中型モデルのため，局地的な豪雨に対応するのは困難であり，一方，分布型モデルは，パラメータ数が非常に多く，その同定や数値入力が煩雑である短所をそれぞれ有している．そこで本研究では多くのダム流域について，簡便かつ迅速に流入量を算出することを目標として以下の手法を採用した．
すなわち，ダム上流域における初期損失，一次流出，

図−2 降雨流出機構と総流出高
Fig. 2 Rainfall runoff system and total height of runoff.

図−3 ハイドログラフの作成
Fig. 3 Creation of hydrograph.

原著論文

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J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 24, No.2, 2011

飽和流出，最大地中保水能とその低減曲線により降本検討により明らかとなったことを以下に示す.

雨損失を算出し，1時間毎の降雨量から降雨損失をなお，豊平峡ダム，矢作ダム，温井ダム，鶴田ダム

控除して得られた有効降雨量（流出高，図−2参照）のうち，中小洪水については，予測計算した結果のを求め，これに集水面積を乗じてダム流入量とした．

想定される誤差が，本研究で提示する操作の改善策

ハイドログラフ作成にあたっては，降雨量のピークに影響を及ぼさないと考えられる．そこで本検討で生起時刻と流入量ピーク時刻の差で求めた洪水到達

は，WRFによる数値解析を行わず，実績降雨を用

時間を降雨発生時刻に加えた（図−3参照）．

いてダム流入量を算出して解析したが，その他の超過洪水，計画規模相当の洪水など主要な洪水については，全てWRFによる降雨予測を用いている．

Ⅲ．WRFによる降雨予測を活用したダム操作シミュレーション結果（1）大洪水が襲来したケースについては，降雨予測を活用して適切な事前放流と最大放流量を決定すⅡに示した手法によれば，通常の操作規則によるることにより，被害を最小化することが期待され洪水調節に比べて，図−4に示すとおり，最大放流

る．超過洪水が発生して，下流で氾濫した矢作ダ

量を小さくすることが期待される．すなわち，超過ムH12年9月洪水，二風谷ダムH15年8月洪水，渡洪水発生時にあたっては，適切な事前放流の実施と川ダムH16年8月洪水では，表−5に示すように，適切な放流量の設定により「ただし書き操作」（ダWRF予測値を活用した操作により最大放流量をム容量が不足した場合に放流量を流入量にすり付け

それぞれ1,404 m3/s，489 m3/s，115 m3/s低減し，る操作）を回避し，大幅に最大放流量を低減するこ

被害を大幅に軽減できる．但し，計画最大放流量とができる．また中小洪水においては，「洪水調節よりも大きな流量を放流する際には，その根拠を開始流量」（ダムで洪水カットを開始する流量で，

人口，資産の集積状況に配慮しつつ整理する必要

通常は下流で氾濫被害が発生しない無害流量で設がある．

定）による定量放流に抑えることにより，被害を生一方，大災害を招いた鶴田ダムH18年7月洪水

じさせないようにすることができる．これらの効果

では，WRF上限値を用いたケースでも最大放流については，本研究の提案する手法において，利水量が実績操作に比べて300 m3/s増加した（図−5参容量も洪水調節に活用すること，流入量を予測し，照）．これは，鶴田ダムが南九州西側に位置し，ダム空き容量と比較して最適な放流量を選択するこ東シナ海からの大量の湿った水蒸気等の供給によとの両者が寄与している．

り，長時間にわたる豪雨が発生する特異な気象条

12ダム69洪水について洪水調節のシミュレーショ

件にあったにも関わらず，これが十分考慮されずンを実施し，無害流量までの放流数，事前放流実施に，WRFの解析に使用する気象庁の気象モデル

数，計画最大放流量以上の放流数などについて整理による降雨予測が過小に評価されていたことが主した結果を表−4に示す．WRF予測値，上限値，下限値のいずれを採用するかにより効果は異なる．

な原因と思われる．
（2）全体の傾向として，上限値を採用したケースで

図−4 洪水調節効果の比較
Fig. 4 Comparison of flood control effects.

114

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水文・水資源学会誌 第24巻 第2号（2011）

表−4 シミュレーション結果の総括
Table 4 Summary of simulation results.

ダム名

豊平峡

検
討
対
象
ケ
ー
ス
数

12

ダム

四十四田

7

ダム

川俣

6

ダム

矢作

14

ダム

温井

4

ダム

早明浦

10

ダム

鶴田

11

ダム

二風谷

1

ダム

鹿野川

1

ダム

野村

1

ダム

渡川

1

ダム

祝子

1

ダム

計

69

操
作
判
断
に
用
い
た
値

（
︵定無
注量害
1 放流
︶流量
ケま
ーで
スの
数

実事
施前
ケ放
ー流
ス
数

放無
流害
実流
施量
ケ以
ー上
スの
数

表−5 WRFを活用した操作と実績操作の比較
Table 5 Comparison between simulated operation based on
the WRF model and actual operation performed.

放計
流画
実最
施大
ケ流
ー量
ス以
数上
の

ケダ
ーム
ス容
数量
を
使
い
切
る

ケ遅
ーれ
ス操
数作
を
生
じ
た

︵な利
注か水
4 っ容
︶た量
ケを
ー回
ス復
数で
き

上限値

11

0

1

1

1

0

9（0）

予測値

11

0

1

1

1

0

9（0）

下限値

11

0

1

1

1

0

9（0）

実績操作

9

0

3

1

0

0

9

上限値

6

4

1

0

0

予測値

6

2

1

0

0

0

4（0）

下限値

7

0

0

0

0

0

4（0）

実績操作

4

0

3

0

0

0

1

上限値

6

0

0

0

0

0

5（0）

予測値

6

0

0

0

0

0

5（0）

下限値

6

0

0

0

0

0

5（0）

実績操作

5

0

1

1

0

0

3

上限値

13

10

1

0

0

0

13（9）

予測値

13

1

1

0

1

0

12（1）

下限値

14

0

0

0

1

0

12（0）

実績操作

8

0

6

1

0

0

8

上限値

4

0

0

0

0

0

1（0）

予測値

4

0

0

0

0

0

1（0）

下限値

4

0

0

0

0

0

1（0）

実績操作

3

0

1

0

0

0

0

上限値

9

1

1

0

1

予測値

9

0

1

0

1

7

4（0）

下限値

9

0

1

0

1

7

4（0）

実績操作

5

0

5

0

0

0

4

上限値

3

11

8

1

1

1

1（1）

予測値

7

9

4

1

2

1

1（1）

（m3/s） 低減量
最大流入量 最大放流量

ダム名

洪水

矢作ダム

H12.9

2,993

2,378

974

1,404

二風谷ダム

H15.8

5,959

5,489

5,000

489

渡川ダム

H16.8

1,005

827

712

115

（m3/s）

実績 WRF活用 （m3/s）

1（注2） 4（2）

8（注3） 4（0）

図−5

鶴田ダムH18年7月洪水 WRF上限値シミュレー
ション結果
Fig. 5 Simulation result of July 2006 flood at Tsuruda Dam
using the maximum WRF value.

は，事前放流や無害流量以上の放流を実施したケースが多く，一方，下限値を採用したケースで

下限値

5

3

6

1

5

0

1（0）

実績操作

0

0

11

1

0

0

1

は，ダム容量を使い切るケースが多い．これは，

上限値

0

1

1

1

1

0

0

予測値

0

0

1

1

1

0

0

予測降雨量が大きな場合は，図−1においてダム

下限値

0

0

1

1

1

0

0

実績操作

0

0

1

1

1

0

0

上限値

0

1

1

0

0

1

0

予測値

0

0

1

0

1

1

0

下限値

0

0

1

0

1

1

0

実績操作

0

0

1

0

1

0

0

上限値

1

1

0

0

0

0

1（1）

予測値

1

1

0

0

0

0

0

下限値

0

0

1

0

0

0

0

ち，中小洪水50数洪水においては，上限値及び下

実績操作

0

0

1

0

0

0

0

上限値

0

1

1

1

0

1

0

限値の判断によらず，事前放流を実施するなどし

予測値

0

0

1

1

0

1

0

下限値

0

0

1

1

1

1

0

実績操作

0

0

1

1

0

1

0

上限値

0

0

1

1

1

0

0

まっており，本手法の効果は明らかである．

予測値

0

0

1

1

1

0

0
0

（4）早明浦ダムH16年8月洪水では，洪水末期の予

下限値

0

0

1

1

1

0

実績操作

0

0

1

1

1

0

0

上限値

53

30

16

5

5

12

38（13）

予測値

57

13

12

5

8

10

36（2）

下限値

56

3

13

5

12

9

36

実績操作

34

0

35

7

3

1

26

注1 : 無害流量までの定量カット実施ケース数には，洪水流入量が無害流量に到達せずに終了したケースも含んでいる（予測誤差の設定によらない）．該当するダ
ムおよびケース数は，四十四田ダム：2ケース，川俣ダム：2ケース，矢作ダム：
1ケース，温井ダム：2ケースである。
注2 : 遅れ操作となったのは，事前放流により水位が低下したことによる．
注3 : 早明浦ダムは，コンジットゲートがないため，特に制限水位未満（クレストゲー
ト敷高未満）の時に遅れが生じる．H16.8 洪水はクレストゲート敷高を超えるが水深が低く，放流能力が上がらない．
注4 : 貯水位が制限水位未満で洪水調節を終了したケース数（内，事前放流を行ったケース数）

容量が不足すると判断されることが多く，逆に予測降雨量が少ない場合は，流入量に比べてダム容量に余裕があり，洪水を貯留しても差し支えないと判断するためである．
（3）シミュレーションを実施した12ダム69洪水のうて無害流量のみの放流となった．なお，実績操作においては，無害流量以下の放流は34洪水にとど

測誤差に対応できず，無害流量を上回る放流量が発生した（図−6参照）．これは，WRFによる降雨予測において，第3波の洪水ピークを予測できていないことに起因するものである．この他，
H16年7月洪水など7洪水で遅れ操作も発生したが，利水容量が大きいため被害の発生にはつながっていない．この遅れ操作は，早明浦ダムにおいてはコンジットゲートが無く，水位が低い状況で放流量を増加させることができず，洪水初期に洪

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図−6 早明浦ダムH16年8月 洪水シミュレーション結果
Fig. 6 Simulation result of August 2004 flood at Sameura
dam.

図−7

野村ダムH16年8月洪水 WRF上限値シミュレー
ション結果
Fig. 7 Simulation result of August 2004 flood at Nomura
dam using the maximum WRF value.

水を不必要に貯留してしまっていることに起因している．
（5）野村ダムH16年8月洪水において上限値（1.43倍）

る降雨予測の誤差の正確な把握が求められる．具体的には，以下に示すとおりである．

を採用したケースでは，予測降雨量が大き過ぎたために，図−7に示すように大量の事前放流を行っ

1．操作手法の改良た結果，洪水終了後も利水容量が充足できない結現場の実際の操作において，降雨予測に含まれる果となった．このように予測降雨の誤差は，利水

誤差を考慮して予測に幅を設定した場合には，図−1面でもリスクを発生させることとなる．但し，こに示すフローに従うと，事前放流や無害流量の放流の洪水においてWRF予測値や下限値を採用したなど相反する操作判断となる場合も存在する．具体ケースでは，このような利水上の弊害は発生して的には，通常の操作規則によった操作を行った場合，いない．

図−8に示すように4つのケースに分類される．ここに図−8は予測値，上限値，下限値それぞれの降雨

Ⅳ．実際のダム管理へ導入を図る上での改良について操作規則に従った通常の操作を行った場合に推定される貯水位の変化を示している．四十四田ダムH16年12月洪水に代表されるケース1にあってⅢの結果から，降雨予測の誤差は，ダムへの流入は，上限値の降雨では治水容量が不足し，下限値の量を大きく又は小さく予測することから，適切な事

降雨では利水容量が充足できないなど，治水・利水

前放流の実施や利水容量の充足など，治水，利水上機能の確保が背反する場面も想定される．この場合，の機能発揮に影響することがわかった．実際のダム

実際の降雨が，設定した予測誤差範囲内にあること管理においては，予測に反して，多量または少量のを前提に，計画を超える放流による被害が重大であ

降雨量であった場合に，それぞれ発生する可能性のる一方，利水容量の不充足については，発電を除けある超過洪水対応や利水容量回復など，予測誤差のば直ちに被害が発生するとは限らないこと等を考慮

もたらすリスクを踏まえた適切な対応とWRFによ

すれば，下流の水害を軽減することを最優先すべき

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であろう．利水よりも治水上の影響を優先すること

よって，実際のダム管理に適用する際に，多くのダを前提とすれば，図−1のフローより，治水容量をム，洪水を対象として実績降雨との比較を行い，上回る部分ΔVについて事前放流を行うこととな

WRFによる降雨予測誤差の特性を明らかにする必る．早明浦ダムH16年8月洪水に代表されるケース2

要がある．

についても，ケース1同様にΔVについて事前放流

ここでは，WRFによる降雨予測誤差を正確に把を行うこととなる．早明浦ダムH15年9月洪水に代握するための第一歩として，14ダム44洪水を対象に表されるケース3は，下限値の降雨が利水上の支障

予測降雨Rpと実績降雨Roを用いて次に示す回帰式をとなる場合であり，上限値の降雨が発生しても治水求めた．

容量が不足しない範囲内で利水の回復に努めれば良Rp = a・Ro（3）

い．川俣ダムH15年8月洪水に代表されるケース4でそして，回帰係数aとRp / Roの標準偏差σ（Rp / Ro）

は問題はない．実際のダム管理においては，以上のをもとに回帰係数の上方値a Uと下方値a Lを以下の式

ようなパターンを踏まえてWRFによる降雨予測のにより算出した．

誤差により発生する治水容量の不足や利水容量の不

aU

= a＋σ
（Rp / Ro）

（4）

充足など，治水，利水上の影響を考慮した適切な判

aL

= a−σ
（Rp / Ro）

（5）

断が求められる．
ここに，

2．予測技術の改良
1）WRFによる降雨予測の誤差の解明（6）

Ⅱで説明するとともに，Ⅲのシミュレーションに（7）援用した誤差率に関する研究成果（和田ら，2006）
は，20 kmメッシュの静力学モデルによる気象庁降
雨予測について，限られた観測所及び降雨イベント
を対象に実績降雨との誤差を解析し，その上限値，下限値を求めたものである．WRFによる解析は，

N： 予測回数y￣： 予測降雨と実績降雨の比の平均値

Rp, i ： i番目の予測降雨
Ro, i ： i番目の予測降雨

非静力学モデルであり，最小1 kmメッシュ程度までのダウンスケーリングを行うなど手法が異なる．

ここでは上方値，下方値の設定について，利水安

図−8 降雨誤差による貯水位と放流操作の分類
Fig. 8 Classification of reservoir water level and discharge operation based on rainfall prediction errors.

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全度が1/10であることから標準偏差σを採用した

spheric final analyses ）は，日下ら（2006）が示すよが，現場への適用にあたっては，治水リスクも考慮

うに，豪雨の再現性は高いとされており，平成18年

しつつ適切に設定する必要がある．結果は，図−94月以降においては，COSMIC衛星によるGPS掩蔽に示すとおりであり，回帰係数は，概ね0.3〜1.5と（えんぺい）観測によるデータを使用して，さらになった．

高度な解析を行っている（Cucurull et al. 2007）．このFNLデータを初期値，境界値として用いてWRFに

2）WRF解析の初期値，境界条件の精度向上

よる降雨予測を行った結果，図−10に示すように，

Ⅲ（1）においては，鶴田ダムH18年7月洪水にお実績降雨データの約70 ％に相当する予測値412 mm

ける降雨予測について実施したが，実績降雨に比べを得た．以上によりNCEPの開発したFNLの豪雨再てWRFによる予測降雨が小さ過ぎたため，操作実現性について，鶴田ダム洪水において精度が高いこ績よりも放流量を増大させる結果となった．すなわとが確認できた．なお，鶴田ダム以外への適用性に

ち，21日21時以降の鶴田ダム流域平均48時間実績雨

ついては，各々確認する必要がある.

量は589 mmにも達するが，WRFによる予測雨量は
134 mmに過ぎない．この主たる原因は，WRFの初

3）WRF予測誤差に対応するための留保率の適用

期値，境界条件を算出する気象庁による20 kmメッⅢ（3）で示した早明浦ダムに関するシミュレーショ

シュの領域気象予測モデルRSMのデータが，東シンでは，H16年8月洪水について，洪水末期の第3波

ナ海海上における水蒸気量等の水分を実際のデータのピークを予測できず（図−11），それまでにダムよりも少なく評価していることと推定した．

容量を使い切っていたために，放流量＝流入量とここに，NCEPで開発されたFNL（Global Tropo-

せざるを得ず，無害放流量を上回る放流を行う結果となった．この操作では，下流被害が発生することとなる．このように本手法ではWRFの予測降雨誤差のリスクを負うために，誤差の状況によっては治水容量が不足し洪水調節効果を十分に発揮できない問題がある．通常のダム操作においては，超過洪水時の但し書き操作に備えて20 ％の容量を留保しているが，WRFを用いた本手法においては，どの程度の容量を留保することが妥当か解明する必要がある．
以上の問題点に対応するために，ここでは空き容

図−9 積算時間毎のWRF予測雨量の回帰係数
Fig. 9 Regression coefficients of predicted rainfall using
WRF model for each cumulative time period.

鶴田ダム流域平均毎時雨量の実績とWRFによる予測雨量の比較
Fig. 10 Comparison between actual average hourly rainfall
and predicted rainfall using WRF model in Tsuruda
dam basin.

量の35.5 ％を留保して洪水操作を行い，容量を使い切った後には留保していた35.5 ％の空き容量を使う

図−10

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図−11 分布型モデルを用いた流出計算結果
Fig. 11 Result of runoff calculation using distributed model.

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氾濫被害を抑制することが多くの洪水で可能である．
（2）多くの中小洪水においては，本手法により放流
量を無害流量以内に抑えることにより，下流被害の防止を図ることが可能である．
（3）降雨予測を活用することにより，洪水調節効果の向上が図られる一方で，予測誤差による治水および利水上のリスクも存在する．そこで，これらリスクを最小化するために降雨予測の誤差を含めた特性を正確に把握し，洪水調節操作の判断に反映させることが必要である．
（4）降雨予測の解析にあたっては，FNLに代表されるように，海上における水分量を適切に反映した気象モデルによる降雨予測を初期値，境界値として与えることにより，WRFによる降雨予測の精度向上が期待される．
（5）降雨予測を活用した本手法は，洪水調節効果の向上が期待できる一方で予測の誤差のリスクを負
図−12

早明浦ダムH16年8月洪水 空き容量の35.5 ％を留保した操作
Fig. 12 August 2004 flood at Sameura dam operation byreserving 35.5 ％ of vacant storage capacity.

うことが考えられる．よって，本方式の適用にあたっては，予測以上の降雨が発生した場合の治水容量不足に備えて，ダム容量の一定割合を留保しておくべきであり，適切な留保率の与え方については，ダムごとに検討が必要である．

こととした．ここに，35.5 ％は第3波の予測雨量の誤差に相当する流入量をダムの治水容量で割ったも

謝辞：本研究を行う上で国土交通省各地方整備局，

のに概ね相当し，結果は，図−12のとおり第3波の北海道開発局，（独）水資源機構，各県からデータを

洪水ピークについて，実績操作よりも約490 m3/sの提供していただいた．ここに記して謝意を表します．

低減を行うことが可能となった．

Ⅴ．結論
本論文では，近年改良が著しいWRF技術を利用した降雨予測を用いてダムへの総流入量の予測を簡便に行うとともに，治水容量と利水容量を一体的に運用して下流の氾濫被害を最小化するための洪水調
節方法を提案し，実際に発生した降雨，洪水とダム
操作実績によりその有効性を検証した．
WRFによる降雨予測の誤差が援用した誤差率の範囲内に収まることを前提として，結論は以下に示すとおりである．
（1）本手法により，ダムへの一定時間内の総流入量を予測することが可能となることから，超過洪水発生時にあっても，事前放流を行うとともに，最適な放流量を設定することにより，現在のただし書き操作による場合よりも最大放流量を低減し，

引用文献
Caldwell P, Chin HS, Bader DC, Bala G. 2009. Evaluation of a
WRF dynamical downscaling simulation over California.
Climatic Change 95: 499-521. DOI: 10.1007/S10584-0099583-5.
Collischonn W, Haas R, Andreolli I, Tucci CEM. 2005. Forecasting
River Uruguay flow using rainfall forecasts from a regional
weather-prediction model. Journal of Hydrology 305: 87-98.
DOI: 10.1016/j.jhydrol.2004.08.028.
Cucurull L, Derber JC, Treadon R, Purser RJ. 2007. Assimilation of
global positioning system radio occultation observations into
NCEP s global data assimilation system. Monthly Weather
Review 135: 3174-3193. DOI: 10.1175/MWR3461.1.
Done J, Davis CA, Weisman M. 2004. The next generation of
NWP: explicit forecasts of convection using Weather
Research Forecasting（WRF）model. Atmospheric Science
Letters 5: 110-117. DOI: 10.1002/asl.72.
Habets F, LeMoigne P, Noilhan J. 2004. On the utility ofoperational precipitation forecasts to served as input for
streamflow forecasting. Journal of Hydrology 293: 270-288.
DOI: 10.1016/j.jhydrol.2004.02.004.
北田悠星・菊地 慶・岡部真人・山田 正 2010．気象庁の降水短時

原著論文

119

J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 24, No.2, 2011

間予報を用いて既存のダムの洪水調節機能を向上させる手法の提案．水工学論文集 54：523-528．
日下博幸・平口博丸・和田浩治 2006．次世代のメソスケール気象モデルWRFを用いた平成16年新潟・福島豪雨のシミュレー
ション．電力中央研究所研究報告 5070：11．
Ma Z, Kuo YH, Wang B, Wu WS, Sokolovskiy S. 2009.
Comparison of local and nonlocal observation operators forthe assimilation of GPS RO data with the NCEP GSI system: an
OSSE study. Monthly Weather Review 137: 3575-3587. DOI:
10.1175/2009MWR2809.1.
三石真也・角 哲也・尾関敏久・松木浩志 2010a．水位放流方式
によるダム操作の適用性に関する検討．ダム工学 20：6-15．
三石真也・角 哲也・尾関敏久 2010b．WRFによる降雨予測を活用したダム操作に関する検討．ダム工学 20：94-104．
三石真也・角 哲也・尾関敏久・松木浩志 2010c．VR方式によるダム洪水調節の適用性に関する検討．ダム工学 20：105-115．
佐山敬洋・立川康人・寶 馨 2004．ダム群流況制御を考慮した
広域分布型流出予測システムの開発．京都大学防災研究所年報
47B：1-16．

下坂将史・呉 修一・山田 正・吉川秀夫 2009．既存ダム貯水池の洪水調節機能向上のための新しい放流方法の提案．土木学会論文集B 65：106-122．
田中 創・守谷 岳・岩淵哲也・日下博幸 2010．WRF-3DVARを用いたリアルタイムGPS可降水量の同化実験．天気 57：213-228．
豊田康嗣 2009．気象予測モデルと連携した出水予測手法の開発．電力中央研究所報告 8058：30．
和田一範・川崎将生・冨澤洋介 2005．河川の高水管理における予測降雨情報の適用性に関する考察．水文・水資源学会誌 18：703-709．
和田一範・川崎将生・冨沢洋介 2006．気象予測データの利用可能性に関する研究．国土技術政策総合研究所資料 329：51．
Yuan H, McGinley JA, Schultz PJ, Anderson CJ, Lu C. 2008.
Short-Range precipitation forecasts from time-lagged
multimodel ensembles during the HMT-West-2006 campaign.
Journal of Hydrometeorology 9 : 477-491.
DOI: 10.1175/2007JHM879.1.

（受付：2010年3月23日，2010年12月6日 受理）

Applicability of a New Flood Control Method Utilizing Rainfall Prediction by WRF
Shinya MITSUISHI 1)

Toshihisa OZEKI 1)

Tetsuya SUMI 2)

1) Water Management and Dam Division, River Department, National Institute for Land and InfrastructureManagement, Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism（1, Asahi, Tsukuba, Ibaraki, 305-0804, Japan）
2) Water Resources Research Center, Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University（Gokasho, Uji, Kyoto, 611-0011, Japan）

The efficient and effective operation of existing dams is highly required since the frequency of the phenomenon of extreme
rainfall events have increased due to climate change. In contrast, the construction of additional flood control facilities has been
lagging behind schedule due to various constraints. This paper studied the applicability of a rational flood control method aiming
at minimizing downstream damages including extreme floods, while utilizing rainfall prediction by the Weather Research andForecasting model (WRF), the accuracy of which has been significantly improved recently. This paper also discusses the suitablehandling of errors in rainfall prediction by the WRF and the other possible improvements to achieve more effective dam
operation.
Key words : WRF, Rainfall prediction, flood control, preliminary discharge operation, maximum discharge rate120

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