DIASコミュニティフォーラム2021 Online～DIASをさらに使いこなす、キッカケの場～

DIASデータセットを用いた水災害研究開発の実例紹介

岐阜大学 地域環境変動適応研究センター センター長
岐阜大学 流域圏科学研究センター 准教授
原田守啓1⚫ 地域の持続可能性に影響を及ぼしうる環境の変動に対する適応を，岐阜大学の環境科学分野と応用分野の幅広い連携によって推進する．
気象-森林-水文・河川・水環境-農地-生態系-地域社会経済・行政⚫ 岐阜県とともに 『岐阜県気候変動適応センター』を開始．（2020年4月設置）
地域気候変動研究部門

森林研究部門水環境研究部門

気候変動予測情報に基づく地域の気候変動影響

森林による温室効果ガス吸収能とその変動予測

水資源や物質動態に対する温暖化影
響の評価

台風・豪雨・渇水等の極端気象現象の将来予測

森林管理，林業分野における適応策の検討

河川・農地の生態系，水産魚種への影響と適応策

農業適応研究部門
岐阜県主要農産物への気候変動影響
気候変動適応策としての作付け品種転換・育種等

社会システム研究部門
気候変動・人口減少が地域経済地域コミュニティに与える影響と適応策の提案

地域連携研究部門
地域への適応策の社会実装方法の研究
行政機関との連携窓口．
本部門を介して他研究部門と連携•地域気候変動研究部門•森林研究部門•水環境研究部門•農業適応研究部門•社会システム研究部門•地域連携研究部門

2名
4名
7名
2名
4名
2名

地域の行政・産業・市民の皆様，全国の関連研究コミュニティと力を合わせ，気候変動・人口減少に適応した22世紀型の流域圏の実現を，環境科学技術の側面から強力に推進する．

ＤＩＡＳコミュニティのイメージと本日のねらい
データ・計算機資源も利用可能なユーザー（ヘビーユーザー）

DIASデータセットを調査研究・実務に活用
このギャップをのりこえて，使ってみようかと思ってもらうきっかけに．

（データ・ユーザー）
心理的抵抗・スキル？

底辺ユーザーWindowsユーザー
元コンサル技術者

ＤＩＡＳに格納されているデータに興味はあるが敷居の高さを感じている（潜在的データ・ユーザー）3

「面的な降水データ」を河川の研究・実務に使うワケ• 降雨流出解析（洪水に特化する場合は洪水流出解析）には、河川の流域に降り注ぐ雨の時空間的な分布の情報が必要。
• 山がちな日本だと、限られた平地の観測点データでは流域に降った雨の全容をとらえることは難しい！
限られた地上観測点の観測値から、面的な降水量の分布を推定するため、ティーセン分割（ボロノイ図）によって面的に空間内挿・補完する手法

高空間解像度なGPV（Grid Point Value）
データが普及気象業務支援センターウェブサイトより

4

降水量地上観測点の空間密度◆ 気象庁／アメダス観測点観測網
全国に1311地点
約17km×17kmに１地点◆ 国交省／雨量観測所例）木曽川水系（下図点線）に91地点
約10kmx10kmに１地点

5

利根川
信濃川
木曽川
淀川
最上川
阿武隈川
雄物川
富士川
吉野川
荒川
筑後川
高梁川
釧路川
渡川
吉井川
馬淵川
由良川
矢作川
旭川
加古川
相模川
川内川
久慈川
大野川
沙流川
大井川
渚滑川
肱川千代川
荒川
鳴瀬川
高津川
遠賀川
菊池川
宮川
日野川
芦田川
狩野川
手取川
姫川
黒部川
大分川
安倍川
山国川
天神川
白川
番匠川
佐波川
重信川
嘉瀬川
小瀬川
梯川
鶴見川
菊川
本明川

16,00014,00010,000

8,000

6,000

鶴見川
荒川
大和川
名取川
利根川
遠賀川
太田川
加古川
小矢部川
梯川
紀の川
筑後川
嘉瀬川
鈴鹿川
安倍川
矢部川
白川
阿武隈川
信濃川
肝属川
松浦川
菊池川
木曽川
関川
吉野川
千代川
由良川
最上川
大野川
吉井川
久慈川
赤川
番匠川
黒部川
高梁川
高瀬川
馬淵川
常願寺川
小瀬川
常呂川
球磨川
大井川
日野川
米代川
網走川
那賀川
子吉川
手取川
十勝川
高津川
姫川
庄川
渚滑川
天塩川
沙流川

日本の河川の流域スケール（全国109水系）
一級水系 流域面積

18,000

平均2,200km2

12,000中小河川(A<200km2)を対象にするなら、もっと細かい空間解像度が必要！

4,000

2,000

0

流域内人口密度(人/km2)

10000

1000

100

1016降水量が多いのは海や平野に面した山地であり，山地による地形性降雨の解像が可能の解像度が必要．

気象庁 メッシュ平年値2010 降水量（年）7様々な観測データプロダクト、気候モデルプロダクト
使 • GPVの形で提供されている降水量・気候値のデータは実に様々
用
時空間解像度
用途・強み（私見）入手
歴
あ
局地モデル(LFM)
1時間ごと
実時間予報
気象業務支援セン
り 気象庁
数値予報
日本周辺 2km
危機管理ター（オンライン配↓
信契約が必要）メソモデル（MSM）

１時間ごと
日本周辺 5km

全球モデル（GCM）

1時間ごと
地球全体 20km

CXバンドコンポジット（合成雨量データ）

1分
250ｍ

災害の速報的分析（局所～広域）DIAS

ＸバンドMPレーダー

1分250m

災害の速報的分析（局所～広域）

DIAS

１時間ごと
日本周辺 1km

高精度（地上局観測値で補正）
ただし数ヵ月待ち。

気象業務支援センター（購入）★ 過去気象の再解析データ（JRA-55, DSJRA-55など）

さまざま

過去気象を用いた
各種解析

気象業務支援センター（購入） DIAS

★ 各種気候変動予測プロダクトさまざま

気候変動予測・影響評価の議論に活用

A-PLATウェブサイ
トにまとめ表あり。
DIAS★

★ XRAIN★

レーダー・アメダス解析雨量（CMIP5, d4PDFなど）

実時間予報
危機管理8

XRAINを用いた研究論文など◆ Google Scholarで、検索してみると…
• XRAIN： ４８３０件 （あまり関係ないものも多数含まれている）• ＸＲAINデータ： 310件
• XRAIN + DIAS : １２６件 （人名は含めない）• XRAIN + 災害 : 233件
• XRAIN + 洪水(水害） : 161件
• XRAIN + 台風 : 162件

XRAIN + disaster : 326
XRAIN + flood : 543
XRAIN + typhoon : 122➢ XRAINの提供はここ10年くらいなので、この十数年で数百本くらいの論文が出ている。
➢ XRAINのデータは、気象災害事象の分析に多く用いられていることがよくわかる。

9解析手法・モデル① 水文流出解析
降水量の時空間分布
分布型流出解析モデル（例：RRIモデル）

降水量（グリッドデータ）をグリッドで表現される地形上に降らせる

河川流量の時系列データ（分布型はより多くの情報を含む）
集中型流出解析モデル（例：貯留関数法）

小流域ごとの平均降水量を各小流域に降らせる

10

解析手法・モデル② 氾濫解析
降水量の時空間分布 又は河川流量の時系列データ
例： iRIC Nays2D Flood

氾濫流の時空間的分布
例：RRIモデル

河川からの氾濫流が、平面二次元流れとして計算される。
（各格子の水深、流速u,vなどが得られる） 計算式はモデルにより異なる。

11解析手法・モデル③ 河川流解析（平面二次元解析）
水位流量観測所の観測値
流出解析の出力上流端）河川流量の時系列データ
下流端）河川水位の時系列データ

河川の平面流況河床変動（河川地形の変化）等

例： iRIC Nays2DH

12解析手法④ 連成解析（coupling analysis）• 流出解析＋河道モデル＋氾濫解析モデルの連成計算
例：RRIモデル

例：DioVISTA Flood（有償）

近年、降水量グリッドデータを入力値として、流出解析モデル、河道モデル、氾濫解析モデルなどが連成計算されるモデルも増えてきた。ただし、河川内の流れは一次元計算にデフォルメされているのが一般的。
→ 流域スケールでの治水の議論、水資源や水環境、生態系の議論にも応用可能になりつつある！

13

データを使って何かするために、乗り越えたいハードル
データハンドリング
スキル！
そこにある自由の世界

めんどい！
データでかい！

まずは登録

DIASからデータを入手する（松、竹、梅）DIAS
アカウント登録XRAINのデータをそのまま使った解析解析ソフトやプログラムに合わせてデータハンドリング
データ変換プログラムを組めるようになれば一気に幅が広がる！

そのまま使えるソフトは今のところ少ない14

データダウンロードの松竹梅
国土交通省 XRAINデータ

XRAINリアルタイム
雨量表示・ダウンロード
システム

とりあえず、データ落としてみるか

原データダウンロード
システム（手作業）

d４ＰＤＦ他（詳細は2日目）

ダウンロード（スクリプト）XRAINデータのダウンロード
１分１ファイル・・・だが1分ごとの降水量を用いないのなら間引いても良い。（目的により）ハードディスク容量はたっぷり余裕をもって。
想定される総データ量をざっくり計算しておきましょう。

15

XRAIN合成雨量データを使ってiRIC Nays2D Floodで洪水流出解析をすることを目標に！

16

17

検索

18

試しに検索するとトンデモない量のファイルが…
• 2018/7/1 0：00-2018/7/8 23:00 （H30西日本豪雨）• X, C-band合成雨量｜KANTO （関東から東海地方まで含む）• EL000000 を選択（地上雨量）

4桁数字がXX時XX分を示す。

１分につき１ファイル、１ファイルあたり100kbyteくらい→ファイル数は、11,520 → １００ｋｂyte×11,520 → 約1.2Tbyte！

コツコツとダウンロードしていくのも良いが、時間解像度を落として間引く & ダウンロードが大変なので必要な時間間隔のファイルリストを作って、スクリプトを使ってダウンロードするのが上策。

19

Python言語で書かれたダウンロードスクリプトの利用• スクリプト、とはコマンドが連続で書きこまれた呪文です。
• Pythonは最近流行のプログラミング言語で、Windows版も簡単にインストールできます。 Python 3.Xをインストールしましょう。

• ダウンロードしたスクリプトには、tgzという2重の圧縮がかけられてます。 圧縮解凍ソフト（フリーウェア）をインストールしましょう。
– 一回解凍すると、xrain-download-script-3.tgz → .tar
– もう一回解凍すると、やっとお目当てのスクリプト（プログラム）が出てきます。

Xrain-ls.pyはファイル検索用、Xrain-dl.pyはダウンロード用です。

20

windowsコマンドプロンプトを開いて、呪文を唱える•

スクリプトを発動するためには、Windowsのコマンドプロンプト(↓こういうの）を出す。“cmd”と検索するかWindowsシステムツールの中から、“コマンドプロンプト”を探す。

•

先ほどのスクリプトは、C:のすぐ下などにフォルダを作っておいておくとよい。そこまで、コマンドプロンプト上で移動するために。
– cd .. で上に移動。 cd [フォルダ名]でそこに移動。
– dirでファイル一覧 表示•スクリプトを置いてあるフォルダで、呪文を唱えましょう。 →ここは割愛

21

TIPS:１分ごとのファイルを全部入手したが間引きしたい•

例えば、 KYUSYU0001-20200629-0000-G000-EL000000.gz
からKYUSYU0001-20200713-2359-G000-EL000000.gz の２１，６００ファイルから、１０分ごとのファイルだけを取り出して使いたい！

Windowsの検索窓で、以下のように検索すれば、抽出できます。
KYUSYU0001-20200???-???0-*
検索する際に、?は任意の１文字、”*”は何でもOK（ワイルドカードという）➢ 検索で抽出されたデータを、別のフォルダにコピペ（あるいはカット＆ペースト）することで、間引きできます。思い通りの検索ができていないこともあるので、必要なファイルを抽出してコピペする方が、失敗してもやり直しがきくので無難でしょう。
➢ 10分ごとに１ファイルのみとすればデータ量は単純に約1/10です。
それでも、上記の例の場合、圧縮された状態（gzファイル）で、2,160ファイル、2.1GBあります。

22

データを使って何かするために、乗り越えたいハードル
データハンドリング
スキル！
そこにある自由の世界

めんどい！
データでかい！

まずは登録

DIASからデータを入手する（松、竹、梅）DIAS
アカウント登録XRAINのデータをそのまま使った解析解析ソフトやプログラムに合わせてデータハンドリング
データ変換プログラムを組めるようになれば一気に幅が広がる！

そのまま使えるソフトは今のところ少ない

23ダウンロードしたXRAINデータで色々な解析をする••

DIASからダウンロードしたXRAINのデータは拡張子が.gzという圧縮ファイル。
⇒解凍すると、フォーマットが決まっているバイナリファイルに。
データを自分で加工する場合は、解凍する圧縮解凍ソフト（フリーウェア）や、様々なファイルフォーマットを読み書きできるライブラリを使ったプログラムを書くのが上策。

XRAINデータ

データ変換プログラム
行列を読んで必要範囲の行列を書き出す

netCDF形式
データ
ソフト内部にコンバータが備わっている
ＤｉｏＶＩＳＴＡ/Flood

タイムスタンプ＋
テキスト行列

任意のフォーマット
貯留関数法（オリジナルプログラム）

24

ＸRAINデータ（バイナリ）のフォーマット
• MLIT_XRAIN_composite_data_format_jp_Ver1.4.pdf• 最初の64byteに、データの種別や、データ全体の大きさ、データに含まれる領域の南西端の一次メッシュコード、北東端の一次メッシュコードなんかが書き込まれている。
• データの並び順は、ややこしいが法則性をもって並んでいるので、プログラムでは,バイナリから全体を配列に復元して、そこから必要部分だけ切り抜いて、出力する、といった流れになる。

2次メッシュコードごとにブロック化されたデータ

25

TIPS: “メッシュコード”とは何か？
•

日本国土の各種統計や地形図区画等に用いるために緯度経度から決められているメッシュ（格子）の番号– １次メッシュコード： （緯度×1.5×100）＋（経度-100） ４桁– ２次メッシュ： １次メッシュを8×8等分 １次メッシュコード＋２桁– 3次メッシュ： ２次メッシュを10×10等分 さらに＋2桁（合計8桁）•

XRAINのデータは、2次メッシュごとにブロックにされており、それがさらに40×40に分割されている。
→１辺10km程度を40等分→約２５０m解像度

例題）北緯36度、東経135度（36x1.5x100)+35= 5435

使いたいデータの範囲を2次メッシュ単位くらいで指定できると、データの切り出しが楽。
図は国土技術政策総合研究所資料より

26

恥ずかしながら、私の場合。
◆ プログラム言語はFortran（他言語も読めばわかるが、書くのには時間がかかる）◆ Fortranは、Ｕbuntuマシンか、Windows上のUbuntu（仮想マシン）を動かして、gfortranでコンパイルして使っている。
➢ Windows+ubuntuは慣れるととても便利。
➢ Ubuntuマシンでリモートで仕事をする練習になる。
➢ 数年前までは、Windows環境でUNIX系の作業をするのは環境構築が大変めんどうでした。

◆ バイナリファイルをFortranで読む方法は知っている。
➢ XRAINデータ（.gz）を解凍するとバイナリファイルになるので、それを丸ごと読み込んで、必要な部分を、整数や実数に直す。
出力したい領域の起点となる座標（緯度、経度）、X方向セルサイズ（経度or m)、Y方向セルサイズ（緯度or m) を与えて、所定のフォーマットに合わせて行列として吐きださせる。

➢ netCDF形式も、netCDF-fortranというライブラリを使うと、fortranでバイナリデータとして読み込める。以下同文。

これからやってみようかな、という人にはPythonもおススメです。

27

iRIC Nays 2D Floodで洪水氾濫を解析する画面を切り替えて説明予定。

直交格子で設定した計算格子

XRAINデータがソフト内で計算格子ごとの雨量に換算されたもの

Nays2D Floodは降雨のみからの氾濫計算ができないこと（最低一か所は河川の流入地点を、計算領域境界に設定することが必要）に注意。

28

iRIC Nays 2D Floodで洪水氾濫を解析する手順【プリプロセス】• ファイル＞プロパティ＞座標系を設定する。
• 地形＞インポート(webから）＞DEMデータをネットから取得する。
• 地表面の粗度係数、障害物等を、ポリゴンで作成する。
• Xrain＞インポート＞計算したい時間帯のXRAINデータをフォルダごと読み込ませる。
【格子生成】 …氾濫解析領域の形状や目的による。
• 格子生成アルゴリズムの選択 ＞ 適宜、格子を作成。
• 格子 > 属性マッピング > 各格子に標高や粗度などを与える。
【計算条件】• 雨とは別に、解析領域端から流入する河川の流量ハイドログラフ等を設定可能。
• 計算結果出力間隔、計算タイムステップ等の設定。

29

ＧPVデータのハンドリングできれば、雨を入力値とした色々なモデルが使える。
• 別のモデルについても、いくつか画面を見せて紹介したいと思います。
① ＲRＩモデル + レーダーアメダス解析雨量（自作プログラムで変換）② DioVISTA + XRAIN (netCDFに変換して読み込み)③ 貯留関数法プログラム + d4PDF （自作プログラムで変換）

30

TIPS: GPVの降雨データを小流域に割り振る• 例えば、貯留関数法の計算では、小流域ごとの平均雨量を用いて計算をします。
• その際、GPV（グリッド）で表された雨のデータを、小流域ごとの平均値に直す必要があります。
木曽三川の貯留関数モデル（岐阜県版）の小流域区分

31

TIPS: GPVの降雨データを小流域に割り振る•

GPVのグリッドの値から小流域の平均値を算出するための、変換行列を先に作っておけば、GPVデータを直接読み込みながら計算を回すことができます。
– 小流域を表すポリゴンとグリッド番号を与えたグリッドポリゴンを作成し、インターセクトして、両方の属性をもったポリゴンに分割します。
– ポリゴンに面積を与えます。これもGISは普通に備えている機能です。
– csvファイル等に出力し、グリッド番号と小流域番号の関係性に基づいて、変換行列を作ります。具体的には、各グリッドの値にかける係数を、小流域ごとに整理し、小流域ごとの係数の合計値が１になるようにします。
– （グリッド1の値×係数１＋グリッド2の値×係数２・・・）＝小流域の平均値 となる。

ある5kmグリッドの気候プロダクトの変換行列作成の際に作成したGISデータ

インターセクトしたときの出力イメージ（右）ArcGISウェブサイトより。
QGISなどでもできます。

32

d4PDF NHRCM20kmと流域スケール• 20km解像度はGCMと比較すれば十分に細かいが，河川流域における降水の時空間分布を解像するには，不十分．

全球モデル

日本域 領域モデル

文部科学省 創生プログラム成果「地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース d4PDF」 より

33

参考：長良川流出解析モデルと気象モデル解像度の関係

2km

5km

20km
11132

413688713106141720192318262217231826271922172321182425

1216 1520212425

1216 1520212711112271014128713659101116 152459141924593326272425様々な観測データプロダクト、気候モデルプロダクト
使 • GPVの形で提供されている降水量・気候値のデータは実に様々
用
時空間解像度
用途・強み（私見）入手
歴あ
局地モデル(LFM)
1時間ごと
実時間予報
気象業務支援セン
り 気象庁
数値予報
日本周辺 2km
危機管理ター（オンライン配↓
信契約が必要）メソモデル（MSM）

１時間ごと
日本周辺 5km

全球モデル（GCM）

1時間ごと
地球全体 20km

CXバンドコンポジット（合成雨量データ）

1分
250ｍ

災害の速報的分析（局所～広域）DIAS

ＸバンドMPレーダー

1分
250m

災害の速報的分析（局所～広域）

DIAS

１時間ごと
日本周辺 1km

高精度（地上局観測値で補正）
ただし数ヵ月待ち。

気象業務支援センター（購入）★ 過去気象の再解析データ（JRA-55, DSJRA-55など）

さまざま

過去気象を用いた
各種解析

気象業務支援センター（購入） DIAS

★ 各種気候変動予測プロダクトさまざま

気候変動予測・影響評価の議論に活用

A-PLATウェブサイ
トにまとめ表あり。
DIAS★

★ XRAIN★

レーダー・アメダス解析雨量（CMIP5, d4PDFなど）

実時間予報
危機管理35

おわりに•XRAINやd4PDFなどの気象に関するデータの大部分は、GPV（格子点データ）になっており、データが大きい、謎めいたファイル形式、などがやる気をそぎます。

•

しかし、これらのデータを使いこなすことができると、気象災害の分析や、気候変動影響の検討、生態系モデリングなど、大変幅広い応用が効きます。

•

DIASなどで入手できるこれらのデータを用いる上でのハードル（壁）はいくつもあり、もっとも大きな壁は、謎めいたデータ形式と、データハンドリング（用途に合わせてデータを加工するテクニック）です。

•

これらのテクニックを独習するのはなかなかハードルが高いです。
一番の近道は、サンプルデータとサンプルコードを入手して試すこと、こういうことが得意な人と仲良くしておくことです。（私はあてにしないでください。必死です）•

DIASに必要なのは、データハンドリングのノウハウを共有できるユーザーコミュニ
ティと、DIAS上でデータ変換出力可能な環境があれば、より多くの人が利用できるのではないかと思います。
（例えば、XRAINの必要範囲を任意の時間間隔でnetCDFに変換出力するとか）36