2022年 河川技術に関するシンポジウム
2022.6.17

機械学習を用いた氾濫域推定モデルの地域間比較に関する研究

九州大学大学院
九州大学大学院
九州大学大学院

No. R4-08
Room 4

学生会員 〇菅原 巧
正会員院
谷口 寿俊
学生会員
堀 真輝也
大

九州大学大学院
九州大学大学院
九州大学大学院
九州産業大学

正会員
正会員
学生会員
正会員

三谷 泰浩
本田 博之
岩本みさ
佐藤 辰郎

はじめに

1

【はじめに】
気候変動による降雨の激甚化により，全国各地で人的被害を伴う河川氾濫が多発

自治体における水害対応の高度化や住民の適切な避難行動には，「いつ，どこまで浸水が拡がるか」といった氾濫予測情報の提供が必要【浸水域を予測する洪水氾濫解析の現状】➢ 平面二次元解析の境界条件やパラメータ設定，キャリブレーションには多大な労力を要する➢ 正確な推定を行うための複雑で精緻なモデルは計算負荷が大きい

従来の洪水氾濫解析手法を用いて，全国的にリアルタイムでの氾濫予測情報の提供は難しい
九州大学UIプロジェクト Kyudai Taro,2007

はじめに

2

【洪水氾濫予測への機械学習の活用】
近年，機械学習を用いた洪水氾濫予測の研究が進められている
機械学習…入力/出力データの非線形関係を柔軟にモデル化でき，機械学習…あらかじめモデルを準備しておくことで計算コストを低減可能
先行研究

鬼怒川を対象に，浸水と地形の関係性を機械学習手法の一つである
ランダムフォレストに学習させ，面的な洪水氾濫動態を推定⇒しかしながら，鬼怒川以外での適用性を確認できていない【研究の目的】
地形的特徴の異なる複数の地域で，浸水と地形の関係性を学習させた
氾濫域推定モデルを構築し，適用性を確認する
九州大学UIプロジェクト Kyudai Taro,2007

研究の流れ3

１．二次元不定流解析による教師データの作成
物理モデル（DioVISTA/Flood）による計算の実施
対象破堤点：273個の破堤点
氾濫流量：河川毎に作成した氾濫流量

２．5つの河川における氾濫域推定モデルの構築
データセット（１対象地域）
目的変数：浸水深データ
説明変数：地形指標，氾濫流量など

RandomForest
７割学習

精度検証
寄与率算出

5河川（10地域）でモデル構築と精度検証

３．未学習地域における氾濫域推定モデルの適用性の検討
データセット（１対象地域）
目的変数：浸水深データ
説明変数：地形指標，氾濫流量など
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RandomForest学習

他地域の説明変数

推定結果
精度検証 （浸水深）二次元不定流解析による教師データの作成

4

過去の洪水履歴だけでは，機械学習の教師データとして質・量ともに十分ではないため，氾濫解析モデル(DioVISTA/Flood)により浸水データを作成【対象地域】
氾濫域推定モデルの地域間比較を行うために，河床勾配や河川周辺の環境がそれぞれ異なる5河川（加古川，由良川，利根川，荒川，鬼怒川）を対象地域とした【氾濫流量】
先行研究の氾濫流量をベースとして，各河川の河川幅と天端高から破堤直後の氾濫流量を本間の越流公式を用いて算出し，この値から引き延ばしを行った
氾濫流量ケースを各河川で用いる

各河川の氾濫流量⇒
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氾濫域推定モデルの構築
作成した教師データを基に氾濫流量と地形指標を入力データとして任意の時間において浸水深を推定する機械学習モデルを構築する【使用した機械学習】⇒Random Forest（回帰）【目的変数】⇒浸水深【説明変数】

地形指標

その他

標高，土地利用，斜面の曲率，傾斜角，河川からの距離，破堤点を基準とした相対標高，傾斜角を重みとしたコスト距離，SPI(Stream PowerIndex)，TWI(Topographic Wetness Index)，
TRI(Terrain Ruggedness Index)，
破堤点からの距離
時間，累積氾濫流量

データセットを無作為に7割抽出・学習させ，残りの３割に対して氾濫推定を実施する行為を５回繰り返す
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5

氾濫域推定モデルの概要
学習時
破堤点

6

【Input】
推定を行う格子点ごとに，以下の情報を集約① 各格子点の地形指標（p.5参照）② 破堤点から流出する流量③ 各格子点の浸水深
Random Forest

推定を行う地点

推定時
破堤点

各格子点の地形指標と流量，浸水深の関係を学習【Input】① 推定を行う地点の地形指標② 破堤点から流出する流量Random Forest

浸水深oo m【Output】
推定を行う地点の浸水深

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構築したモデルの推定結果

7【モデルの推定結果】
鬼怒川左岸
RMSE(m) 0.191
R²値0.915
荒川
左岸
RMSE(m) 0.255
R²値0.904

鬼怒川 加古川
右岸
左岸

加古川
右岸

0.402
0.808

0.178
0.949

0.241
0.910

荒川
右岸

利根川
左岸

利根川
右岸

由良川 由良川
左岸
右岸

0.391
0.900

0.111
0.955

0.187
0.907

0.529 0.355
0.841 0.928➢ すべての地域でR²値の値が0.8以上と高精度で推定可能➢ 平坦な土地に囲まれた地域と比較して，起伏のある土地に囲まれている地域の推定精度は低下する傾向にある
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構築したモデルの推定結果

8【鬼怒川左岸の予測結果】

予測結果正解データ

RMSE:0.191
R²：0.915

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構築したモデルの推定結果

9【由良川左岸の予測結果】

予測結果

正解データ

RMSE:0.529
R²：0.841

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モデルの推定結果の一例

10【平坦地域の推定結果】
利根川左岸モデルで，同河川内の１破堤点の氾濫を推定した結果⇒氾濫を高精度で推定可能

正解データ（6h後）【説明変数の寄与率】
河川周辺に平坦な土地が広がる場合は，「破堤点からの距離」の寄与率が高くなる
推定結果（6h後）

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モデルの推定結果の一例

11【起伏のある地域の推定結果】
鬼怒川右岸モデルで，同河川内の１破堤点の氾濫を推定した結果
正解データ（6h後）推定結果（6h後）【説明変数の寄与率】
河川周辺に起伏のある土地が広がる場合は，「傾斜角を重みとしたコスト距離」の寄与率が高くなる傾向がある➢ 氾濫流の先端部に当たる領域の推定精度が低く，飛地状の浸水を多く推定
本モデルでは，河川周辺に起伏のある地域の推定精度は低下する
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未学習地域の推定

12【未学習地域の推定】
本モデルの汎化の試みとして，未学習地域の推定を行う➢ １地域の全教師データで構築したモデルを用いて，残りの９地域の氾濫推定を行う➢ 高精度で推定を行うためには，学習データと推定したいデータに類似性が必要となる地形の類似性＝モデル構築時における説明変数の寄与率の傾向として考えるものとする
モデル構築地域

推定対象地域

利根川左岸（破堤点からの距離）
利根川右岸（傾斜角を重みとしたコスト距離）
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荒川左岸（破堤点からの距離）

未学習地域の推定結果【推定結果】

13

荒川左岸のDioVISTAにおける解析結果

RMSE 0.231
R²値
0.592

RMSE 0.269
R²値0.288利根川左岸モデルで推定した結果

利根川右岸モデルで推定した結果モデル構築時における説明変数の寄与率に類似性があれば，未学習地域であっても，R²値0.6程度の精度で推定が可能となる
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結論14• 機械学習アルゴリズムの一つであるランダムフォレストを用いて複数の地域で，浸水と地形の関係から洪水氾濫を推定するモデルを構築した• すべての地域でR²値が0.8以上• 平坦な地域は「破堤点からの距離」，起伏のある地域は「傾斜角を重みとしたコスト距離」の寄与率が高くなる傾向にある• 地形の類似度＝モデル構築時の説明変数の寄与率と考えて，未学習地域の推定を行い，モデル構築時の寄与率の傾向に類似性があればR²値が0.6程度の精度で推定が可能

地形的特徴の異なる複数の地域で，浸水と地形の関係から洪水氾濫を推定するモデルを構築し，本モデルの適用性を明らかにした
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