DIAS水課題アプリケーション開発

DIASを用いた発電ダムの最適運用による利水・治水安全度の向上を目指して

代表機関： 国立大学法人東京大学
分担機関： 国立研究開発法人土木研究所、日本工営株式会社
協力機関： 東京電力株式会社、中部電力株式会社

DIAS水課題アプリケーション開発
背景
水力発電分野において、ダム下流の洪水危険度を増すような異常放流を回避するためのダム操作の信頼性向上と、発電のための河川流水の効率的な利用（増電力）を支援する情報の提供が必要。

目的
事前放流を含む新たなダム操作の安全性の確度を向上すること
により、ダムの弾力的、効果的な操作の可能性を見出し、洪水リスクの低減と水資源の効果的利用を両立させるための技術開発。

展開
ユーザに広く公開されることで、ユーザが波及的なアプリケーションの開発を行い、産業活性化を促すとともに、超スマート社会の構築に貢献。

DIAS水課題アプリケーション開発
システム(品質)要求・試験実装と運用・長期計画
協力機関
東電

協力機関
中電

リアルタイム利用のためのデータ品質管理

氾濫
土砂水温

洪水期における下流洪水流量低減と発電効率の向上のためのダム操作

融雪流出を考慮した年間を通した発電効率の向上のためのダム操作

降雨および洪水のアンサンブル予測

降雪・積雪・融雪・流出シミュレーション

積雪・融雪モデル作成
基本モデル拡張参画機関
ICHARM

平常時の水循環シミュレーション
主管機関
東大

品質管理システム構築
システムのカスタマイズ
参画機関
工営

研究の総括・３課題への対応・GISによるモデル作成支援

基本モデル拡張によるユーザ開拓

リアルタイム高解像度日本域洪水予測システムの導入によるユーザ開拓

地球表層
監視予測

ダム管理について【洪水時のダム操作の例】

ダム水位

ダム水位低下（洪水処理の容量を確保）

ダム水位

高

常時満水位

予備放流
水位

ダムへ貯留
（水位上昇）

低多流量

洪水量
最大使用水量（発電）

ダム放流開始流入量＞
最大使用水量遅らせ操作による洪水のピークカット（下流の水位上昇の低減）

放流量

少流入量

ダムからの放出(水位低下）○ダム制御・・・時々刻々と状況が変化する中で、時刻流入状況に基づく的確な判断が重要となる。
5ダム管理におけるDIAS活用への期待
例えば、局地的な集中豪雨による急出水の場合
ダム水位

高ダム水位

常時満水位

水資源の発電への有効利用
低公衆保安の向上（下流への放流量を低減）

多流量

急出水の予測放流量

放流計画

最大使用水量（発電）
少流入量

早期に精度よく予測できれば・・・
時
刻9ダム管理におけるDIAS活用への期待
例えば、大規模な出水が予測されたが、実際には流量が少なかった場合
ダム水位

高

ダム水位

既に水位低下させているので、貯留に時間がかかる

常時満水位
予備放流
水位
低

水資源の発電への有効利用

多安全側の予測（大きめの流入量）

流量

放流計画
実際の流入量

放流量
最大使用水量（発電）

少流入量

早期に精度よく予測できれば・・・
放流計画の修正時
刻

10

DIAS水課題アプリケーション開発
システム(品質)要求・試験実装と運用・長期計画
協力機関
東電

協力機関
中電

リアルタイム利用のためのデータ品質管理

氾濫
土砂水温

洪水期における下流洪水
流量低減と発電効率の向上のためのダム操作

融雪流出を考慮した年間を通した発電効率の向上のためのダム操作

降雨および洪水のアンサンブル予測

降雪・積雪・融雪・流出シミュレーション

積雪・融雪モデル作成
基本モデル拡張参画機関
ICHARM

平常時の水循環シミュレーション
主管機関
東大

品質管理システム構築
システムのカスタマイズ
参画機関
工営

研究の総括・３課題への対応・GISによるモデル作成支援

基本モデル拡張によるユーザ開拓

リアルタイム高解像度日本域洪水予測システムの導入によるユーザ開拓

地球表層
監視予測

Hydrometeorology-Agriculture Coupled Model
Energy andWater flux
BalanceDynamic
Snow &Vegetation

Glacier

Water andEnergy Budget
Distributed
HydrologicalModel(WEB-DHM)

Irrigation
SystemPermafrost

VerticalSoil moisture
ProfileLateral flow,
Gridded to
Flow-interval

DamOperation

Riverflow
Via Kinematic
Wave Equationfrom P. Lawford

Rainfall, Runoff& Inundation(RRI)
89Calibration: Soil/Land Surface Parameters
Sat Surface Hydraulic Conductivity

Soil Anisotropic Ratio

Roughness of Slope/River Bed

Maximum Surface retention

Calibration: Soil/Land Surface Parameters
Sat Surface Hydraulic Conductivity

Soil Anisotropic Ratio

Roughness of Slope/River Bed

Maximum Surface retention• Hydraulic conductivity (K) is the rate at which water moves through a porous medium undera unit potential energy gradient.
• K is very low at low to moderate water content, and increases nonlinearly to its saturated
value (Ksat ) as water content increases.

Calibration: Soil/Land Surface Parameters
Sat Surface Hydraulic Conductivity

Soil Anisotropic Ratio

Roughness of Slope/River Bed

Maximum Surface retention• It is basically the ration of the hydraulic conductivity ratio in direction of slope and normal
to the slope• Anisotropic behavior, with horizontal hydraulic conductivity (Kx) greater than vertical hydraulicconductivity (Ky), enhances the process of subsurface lateral flow and partial area saturation

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システム(品質)要求・試験実装と運用・長期計画
協力機関
東電

協力機関
中電

リアルタイム利用のためのデータ品質管理

氾濫
土砂
水温

洪水期における下流洪水
流量低減と発電効率の向上のためのダム操作

融雪流出を考慮した年間を通した発電効率の向上のためのダム操作

降雨および洪水のアンサンブル予測

降雪・積雪・融雪・流出シミュレーション

積雪・融雪モデル作成
基本モデル拡張参画機関
ICHARM

平常時の水循環シミュレーション
主管機関
東大

品質管理システム構築
システムのカスタマイズ
参画機関
工営

研究の総括・３課題への対応・GISによるモデル作成支援

基本モデル拡張によるユーザ開拓

リアルタイム高解像度日本域洪水予測システムの導入によるユーザ開拓

地球表層
監視予測

Model Development: Snow
Energy Balance

Slide # 14

Shrestha et al. HESS 2013

Mass Balance Surface energy balance – Top layer,
Conductive flux – Underlying layer Enthalpy – Cold content and Phase Change – Refreezing/ Melting- Ice and Water content
 Compaction (destructive metamorphism, overburden and melt) Density of fresh snow – Parameterized from air temperature and wind speed

Snow Albedo (Dickinson et al., 1993)
Fresh snow albedo (VIS), αvis0 = 0.95
Fresh snow albedo (NIR), αnir0 = 0.65

αvd = αvis0 × (1 - 0.2 fage) Aging
αnird = αnir0 × (1 - 0.5 fage) Effectαvis = αvd + 0.4 fzen (1 - αvd )Zenithαnir = αnird + 0.4 fzen (1 - αnird ) EffectHunza: Mass Balance and Discharge

Shrestha et al. JGR 2015

Net Mass Balance (m w. eq.)

Discharge
at Basin Outlet
Discharge - Hunza
River Basin
Discharge- Hunza River Basin

2000
1800

1600

1600

1200
1000

SnowfallRainfall Land
Observed
Simulated

800
600

1400
1200
1000

SnowfallRainfallObserved
Simulated

4060

600
400

200

200

Jan-02

20800

400

Oct 2002- Sep02003

800
Jul-020Precipitation (mm)1800

Discharge (m3/s)

Discharge (m3/s)

20002002
Oct 2001- Sep

1400

Slide # 15

100

Jan-02Jan-03

Jul-02
Jul-03Jan-03Jan-04

Jul-03
Jul-04Jan-04Contribution to Discharge

Statistics

Year Rainfall Snow melt Glacier melt NSE

MBE

R2

2002

12%

35%

53%0.92+4.56% 0.97

2003

10%

40%50%0.94+3.65% 0.97Correcting snowfall in basin scale – Upper Tone, Japan (AWCI/CCAA)
Shrestha et al. JSCE 2015
A large inconsistency between observed snowfall and snowmelt runoff
Snow cover areaSnowfall

Is winter precipitation (snowfall) reliable?
Need Adjustment/Correction
How to correct ?

DEM(m)

1400Sim.
120
Obs.
100
80
60
40
2001-Mar31-MarLow : 740

140Sim.
120
Obs.
100
80
60
40
2001-Mar
31-MarKm

Snowmelt runoff(m3/s)

Snowmelt runoff(m3/s)

High : 2140
2Establish a method to correct snowfall(in point/basin scale)
30-Apr30-MayContingency Table
Model
Simulated
Snow
No Snow
MarginalTotal

SCF ( z )  {1  ( z  za ) * C f }29-JunSnow

No Snow

A(Hit)
C(Miss)B(False Alarm)D(Negative Correlation)

A+C

B+D

B,
A BC  D
CPU ,A BC  DA DPC 
A BC  D
PO 

MODIS
MarginalTotal
A+B
C+D
A+B+C+DN

 (SCAABS  i 1MODELN SCAMODIS )30-Apr30-May29-JunDischarge evaluation
2N Q  Q 

NSE  1  i N1oiN (Q  Q )si

RE  i 1 Q  Q i 12oiooi

Qoii 12N

IOA  1  NsiN Q  Q i 1oisi

 Q  Q  Q  Q i 12siooio

Slide # 16

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システム(品質)要求・試験実装と運用・長期計画
協力機関
東電

協力機関
中電

リアルタイム利用のためのデータ品質管理

氾濫
土砂
水温

洪水期における下流洪水
流量低減と発電効率の向上のためのダム操作

融雪流出を考慮した年間を通した発電効率の向上のためのダム操作

降雨および洪水のアンサンブル予測

降雪・積雪・融雪・流出シミュレーション

積雪・融雪モデル作成
基本モデル拡張参画機関
ICHARM

平常時の水循環シミュレーション
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品質管理システム構築
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工営

研究の総括・３課題への対応・GISによるモデル作成支援

基本モデル拡張によるユーザ開拓

リアルタイム高解像度日本域洪水予測システムの導入によるユーザ開拓

地球表層監視予測

Probabilistic Streamflow Forecasting
Utilizing Regional Ensemble Prediction System (EPS)Japanese type: Downscaling with Mesoscale Data assimilation
EnKF analysis

JMA
20 km GCM→5 km regional
ensemble, 11 member
ICHARM
20 km GCM→3 km regional
ensemble, 21~33 member
Regional
ensemble

12z08～ FT=18hEnsemble (25-75%)
medianMSM
RadarEnsemble
flood forecast陸上の雲の同化は困難
衛星から見た陸上の雲模式図
大気‐陸面結合データ同化システム（CALDAS-WRF）

土壌水分の最適化

背景射出を取り除いた雲高周波の陸面射出（背景情報）の算出

雲水量の最適化

低周波マイクロ波

AMSR-E, AMSR2

高周波
マイクロ波

予測計算
19

予測雨量の比較 (17UTC on 28 August)
NCEP FNL  WRF

NCEP FNL  CALDAS-WRF

AMeDAS

JMA-MSMJMS-MSM  CALDAS-WRF

CALDAS-WRF

Seto, Koike, Rasmy、JGR, 2016

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システム(品質)要求・試験実装と運用・長期計画
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東電

協力機関
中電

リアルタイム利用のためのデータ品質管理氾濫土砂
水温

洪水期における下流洪水
流量低減と発電効率の向上のためのダム操作

融雪流出を考慮した年間を通した発電効率の向上のためのダム操作

降雨および洪水のアンサンブル予測

降雪・積雪・融雪・流出シミュレーション

積雪・融雪モデル作成
基本モデル拡張参画機関
ICHARM

平常時の水循環シミュレーション
主管機関
東大

品質管理システム構築
システムのカスタマイズ
参画機関
工営

研究の総括・３課題への対応・GISによるモデル作成支援

基本モデル拡張によるユーザ開拓リアルタイム高解像度日本域洪水予測システムの導入によるユーザ開拓

地球表層
監視予測

１．背景・目的→２．手法→３．結果→４．結論

22/13

２．具体的な評価の手順
降雨量, DEM, 土地利用, 横断面図

新規性！

RRI(土木研究所)
水位, 流量, 浸水深, 浸水域
治水経済調査(国交省)

事前放流量(x[㎥])×
事前放流によるコスト＝

f(x)= 洪水被害額 ＋α× 事前放流による損失•argmin{f(x)}={max(x)}であることを示す•α = 1/降雨予測の的中率

１．背景・目的→２．手法→３．結果→４．結論

23/13

２．事前放流による損失計算•仮定；国土交通省の想定最大規模の豪雨(787mm/48h)が発生•降雨が始まる72時間前に事前放流をするかを決定→降雨予測の的中率を考慮する必要がある•事前放流による損失評価式;•𝐂 エネルギー単価 𝟎. 𝟎𝟏𝟏円/𝐤𝐉 × 𝐞 𝟎. 𝟖[エネルギー効率] ×
𝐗(事前放流量 𝐦𝟑 ) × 𝛒(𝟏. 𝟎[𝐭/𝐦𝟑 ]) × 𝐠(𝟗. 𝟖[𝐦/𝐬𝟐 ]) × 𝐡(落差[𝐦])中電・東電への聞き取り調査のもと策定
ダム別貯水量・放流量(©中電・国交省)

長島

井川

畑薙第二

畑薙第一

赤石

有効貯水量(千㎥)

68,000108,366

7,247

60,2551,429

予備放流量(千㎥)(洪水調節容量[長島])47,000

16,253

215

597

1,041

使用水量(㎥/s)

1,150

80

50

60

28

-92.7

164.1

101.7

162.6

落差(m)

１．背景・目的→２．手法→３．結果→４．結論

24/13

２．洪水被害額の計算•洪水被害額=被害率×資産価値
浸水深ごとの被害率(©国交省)[家屋は土地勾配1/500を想定]
浸水深(cm)
家屋
家庭用品
事業在庫
事業償却
農家在庫 農家償却
0-4900000050-990.205 0.326
0.267
0.453
0.370.237
100-199
0.382 0.508
0.586
0.789
0.491
0.297
200-299
0.681 0.928
0.897
0.966
0.767
0.651
項目
家屋

基礎数量
床面積

家庭用品
事業所償却資産在庫
農漁家償却資産
在庫

世帯数
従業者数

被害感情

世帯数

世帯数

資産価値計算表
評価額
105(㎡/世帯)
16(万円/㎡)
1,493(万円/世帯)
273(万円/人)
563(万円/人)
291(万円/世帯)
19(万円/世帯)
0.024(農漁家世帯率)
200(万円/世帯)

参考資料
住宅経済関連データ
国勢調査

栗城ら(1996),松島ら(2007)

１．背景・目的→２．手法→３．結果→４．結論

25/13

３．事前放流による流量低減効果•ダムの容量を開けておくだけで800㎥/sの流量低減効果が得られる
井川ダム
流量(㎥)

3000
2000
1000
02011/9/2 0:00

2011/9/2 12:00

2011/9/3 0:00

2011/9/3 12:00

ピークカットして

2011/9/4 0:00

2011/9/4 12:00

容量を空けるだけ

2011/9/5 0:00

2011/9/5 12:00

2011/9/6 0:00

従前の操作で

基準点神座(23.6kp)
6000

800㎥/s流量(㎥/s)

5000
4000
3000
2000
1000
0
2011/9/2 0:00

2011/9/2 12:00

2011/9/3 0:00

2011/9/3 12:00

2011/9/4 0:00

2011/9/4 12:00

2011/9/5 0:00

2011/9/5 12:00

2011/9/6 0:00

１．背景・目的→２．手法→３．結果→４．結論

26/13

３．損失/被害額評価式•大井川流域想定最大規模の降雨による推定被害額…1兆3,500億円•Y軸…X%事前放流損失-100%事前放流損失; 電力会社調整可能分•3日前降雨予測の的中率である33％、すなわちα=3を代入した場合

電力会社調整可能分(億円)•長期降雨予測においては事前放流を100％行う方が最適
事前放流による損失と被害額(α=3)

450
400
350
300
250
200
150
100
50
0

RRIやデータの解像度の限界

200億円
0102030①事前放流による損失

40

5060
事前放流量(%)②洪水被害額7080

90③社会的損失(①+②)

100DIAS水課題アプリケーション開発
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協力機関
東電

協力機関
中電

リアルタイム利用のためのデータ品質管理氾濫土砂
水温

洪水期における下流洪水
流量低減と発電効率の向上のためのダム操作

融雪流出を考慮した年間を通した発電効率の向上のためのダム操作

降雨および洪水のアンサンブル予測

降雪・積雪・融雪・流出シミュレーション

積雪・融雪モデル作成
基本モデル拡張参画機関
ICHARM

平常時の水循環シミュレーション
主管機関
東大

品質管理システム構築
システムのカスタマイズ
参画機関
工営

研究の総括・３課題への対応・GISによるモデル作成支援

基本モデル拡張によるユーザ開拓

リアルタイム高解像度日本域洪水予測システムの導入によるユーザ開拓

地球表層監視予測

大気データ取得

陸面物理過程
モデル

河川モデル

降水量

ECMWFアンサンブルデータセット
時間解像度：6時間
空間解像度：25㎞
予報時間：240時間
メンバー数：51

その他大気データ

気象庁メソ数値予報モデル（MSM）
時間解像度：1時間
空間解像度：5㎞
予報時間：39時間
メンバー数：1

内挿

気象外力
アンサンブル大気データ
時間解像度：1時間
空間解像度：5㎞
予報時間：39時間

日本域0.05度洪水予測システム
MATSIRO+CaMa-Floodでアンサンブル降水入力による洪水予測システムを構築。鬼怒川洪水に適用。

モデル流量の立ち上がりが9時間程早い

石井（右）地点における予測成功メンバー数
9/8/15:00, 9/9/03:00, 9/9/15:00

日本域0.05度洪水予測システム
土壌分類を高解像度にアップデートしたことで多くの流域でハイドログラフの立ち上がりが改善 (Yabu, in prep)
気象庁提供のレーダー降雨観測を入力

初期流出が減少

Default
New立ち上がりが改善

レーダー観測降雨入力のもとで新旧のSLIDXによる流量出力の比較

データ同化を用いた初期値の作成
狐禅寺地点(メンバー数20)
流量（m）

水位（m）

貯水量（m3）

同化後
同化後

同化後
同化前

同化前

真値
推定値
解析値

同化前

• 同化によるスプレッド（メンバー間のばらつき）の減少が確認された

DIAS水課題アプリケーション開発
システム(品質)要求・試験実装と運用・長期計画
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協力機関
中電

リアルタイム利用のためのデータ品質管理

氾濫
土砂
水温

洪水期における下流洪水
流量低減と発電効率の向上のためのダム操作

融雪流出を考慮した年間を通した発電効率の向上のためのダム操作

降雨および洪水のアンサンブル予測

降雪・積雪・融雪・流出シミュレーション

積雪・融雪モデル作成
基本モデル拡張参画機関
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主管機関
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システムのカスタマイズ
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基本モデル拡張によるユーザ開拓

リアルタイム高解像度日本域洪水予測システムの導入によるユーザ開拓

地球表層
監視予測