（一社）建設コンサルタンツ協会近畿支部
第56回（令和5年度）研究発表会 論集№050（一般論文発表 河川系）

AI やクラウド環境等の新技術を活用したダム管理 DX の推進方策の検討
株式会社 建設技術研究所 ○ 倉田 侑征
株式会社 建設技術研究所

守谷 将史

株式会社 建設技術研究所

坂井 広正

株式会社 建設技術研究所

土居 正和

論 文 要 旨四国地方整備局及び水資源機構が管理する 12 ダムを対象に、ダム管理 DX を推進するための具体的方策として、「ダム巡視・点検の DX 化」及び「情報共有プラットフォームの開発」を検討した。ダム巡視・点検の DX 化では、AI 画像解析を適用した異常検知モデルを構築し、実ダムでの適用性を検証した。情報共有プラットフォームの開発
では、過年度に構築された、水害リスクライン予測モデル、AI 流入量予測モデル、AI 最適操作モデル等のダム操作判断に利用される各種情報を一元化し、クラウド環境で稼働する情報共有・操作支援システムを開発した。
キーワード：ダム管理、DX、操作支援、クラウド、AI、巡視、画像解析、ドローン

表－ １ DX 化優先検討項目の選定

ま え が き国土交通省は R4.3.30 に「インフラ分野の DX アクションプラン 1)」を策定し、「行政手続のデジタル化」、「情報の高度化とその活用」、「現場作業の遠隔化・自動化・自律化」を取り組みの柱として挙げている。ダム管理分野においてもDX 化に向けた取り組みが推進されており、本検討では DX 化を優先的に検討すべき事項として「ダム巡視・点検の支援」、「ダム操作の支援」を選定し、具体的な推進方策を検討した。
「ダム巡視・点検の支援」では、これまで現場作業員が実施していた巡視の一部をドローン・CCTV により効率化することで、作業員の負担を軽減できる新たな巡視方法及び体制を検討した。ドローンについては、将来的にはドローンポート

分類

目的・機能適用が想定される技術

流入量予測の高精度化
予測雨量の誤差に対する対応
洪水 詳細な雨量分布の予測
時
流入量予測システム利便性向上

AI流入量予測モデル
アンサンブル予測
予測雨量のダウンスケール
ダムシステムの自動化・共通化
操作クラウドサーバ
支援
洪水被害の最小化
AI最適操作予測
低水 流入量・貯水位予測の高精度化 AI流入量予測モデル
時 利水補給の最適化
AI最適操作予測
巡視点検
ドローン・CCTV
巡視点検作業の支援
支援
画像解析(異常検知)
点検データの確認作業省力化
AI異常検知維持管理
劣化・故障時期の予測
AI劣化・故障予測
支援
点検データの利便性向上
クラウドサーバ
データベース化
各種手続きの支援(手引き・マ
クラウドサーバ
その他
ニュアルの管理等)
AIチャットボット
電話の一次対応
IVR、AI電話応答

管理者
要望 ※1

6

汎用性 ※2〇
◎
△20◎

◎

高20
23〇〇〇△
◎
△

高13

◎

〇

高542〇
△
◎

〇〇〇

9

◎

〇

10

◎

〇13

実現 ※3 DX化
可能性 優先度◎高◎※1：ダム管理者へのヒアリング結果を得点化したもの。
「優先度が特に高い(3点)」、「優先度が高い(2点)」、「要望あり(1点)」×左記の意見を挙げたダム数※2：◎全ダムに適用可能、〇全ダムに適用可能(個別にモデル構築等が必要)、△適用するダム・対象が限られる※3：◎ダムでの適用事例あり、〇他分野での適用事例あり、△研究開発段階■：DX化優先度が高い(管理者要望が11点以上で、汎用性・実現可能性が〇以上のもの。
ただし、洪水被害の最小化(AI最適操作予測)については管理者要望が大きいため優先度高とした。)

等の技術を使用して、ドローンの飛行～撮影～異常検知までを完全自動化することを想定している。また、ドローン・CCTV

１．DX 化を優先的に推進すべき事項の検討で取得した画像から、異常や不具合を判定する方法として、ダム以外の事例も含めた DX に関する最新の情報から、各AI 等による異常検知モデルを構築し、検知精度や実用性等の技術の現在の技術レベルやダム管理への適用性を整理した。

現地適用性を検証した。

また、四国管内のダム管理者を対象にダム管理の実態や課題「ダム操作の支援」では、対象 12 ダムの水文情報、操作状等をふまえた DX 化の要望についてヒアリングを行った。

況、ダム流入量・最適操作予測等の情報を一元的に表示・確これらをもとに管理者要望や汎用性、実現可能性を整理し、認でき、かつシミュレーション機能、メール配信機能等の多ダム管理において DX 化を優先的に検討すべき事項として「ダ様な機能を随時追加できる、拡張性のある情報共有プラット

ム巡視・点検の支援」、「ダム操作の支援(洪水時)」を選定

フォームを構築した。対象 12 ダムでは AI によるダム流入量した(表－ １)。

予測モデルを構築し、今後のダム管理に適用することを想定している。このため、国土交通省が運用する水害リスクライ

２．ダム巡視・点検支援

ン(物理モデル)の予測結果と AI による予測結果、過去の実（１）ドローン・CCTV を活用した巡視体制の検討

績流入量を比較表示し、検証可能なものとした。なお、本プ

将来的な巡視体制として、作業員が現地で実施する巡視と、ラットフォームは、将来的な機能拡張性に鑑み、クラウド環ドローン・CCTV による巡視を組み合わせる巡視方法を検討し境上に構成し、構築・運用することとした。

た(表－ ２)。

－ 153 －（一社）建設コンサルタンツ協会近畿支部
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表－ ２ 将来のダム巡視体制(案)

ドローンによる巡視方法については、①ドローンポートによる離発着の自動化、②LTE ネットワークによる広範囲の自種別動飛行、③ドローン巡視支援システムによる運航支援・画像整理、④AI 画像解析による自動異常検知等を組み合わせることで、完全自動化することを想定した(図－ １)。これにより、作業員の確認作業の負担軽減、及び異常・不具合の見逃し防高頻度(毎日等)

CCTV
現地目視確認(車・船舶等)

目的等

常時低頻度
高頻度

ドローン(自動飛行)
ドローン(手動飛行)

視を迅速に実施することが可能となる。
による画像解析を適用することにより、画像判読を自動化し、頻度ドローン(自動飛行)
通常時

現場負担を軽減するとともに、従来よりも広域・高頻度の巡「AI 画像解析による自動異常検知」では、深層学習(CNN)

巡視方法

異常時

定点、継続監視対象の高頻度監視
人・CCTVで確認しにくい箇所も含めた全域の状況確認
定点、継続監視対象の常時監視 ※※異常時(出水後等)含む
詳細な現地状況の確認
ドローンで確認できない事項(屋内、現地確認が必要な事項等)
ドローンにより全域の状況を早期に把握通報やドローン全域巡視により把握した
異常時異常発生箇所の詳細状況・全体像を把握(出水後等)
全域の詳細な状況を把握
現地目視確認通報やドローン全域巡視により把握した(車・船舶等)
異常発生箇所の詳細状況を把握■：画像解析による自動異常検知の対象止を図った。また、現状、作業員の目視確認に委ねられる CC
TV による監視に対しては、異常を自動検知し、アラート通知することにより、常時監視が可能となることが期待される。

【ドローンポート】【AI等による自動異常検知】

・自動離発着(毎日定時に自動飛行)・気象センサーにより飛行可否を自動判断
・巡視範囲が広い場合は複数設置等で対応

・職員による画像のチェックを支援
・精度の高い個別検知モデル(AI)・汎用性が高い差分検知モデル

ドローンポート（２）画像解析モデルの構築・適用性検証

本検討の検討対象出典：KDDI提供資料（ａ）適用する画像解析モデルの選定【ドローン巡視支援システム】【LTEネットワーク等】

ダム巡視の対象のうち、AI の学習画像を取得できる事象に・運行支援(ルート・スケジュール等)
・携帯回線によるリアルタイム映像伝送・クラウドによる画像データ管理
・AI解析による自動異常検知

・LTEネットワーク等で広範囲の飛行
・一定ルートで自動飛行
・動画＋指定箇所を同じ画角で自動撮影

対しては、精度の高い個別検知モデル(異常を AI が検知)を

図－ １ 将来的なドローンによる巡視支援のイメージ適用する。今回は「ごみ・車の検知」、「アオコレベルの判□：ごみ、□：車定」を自動化する画像解析モデルを構築したが、今後、ドローン等の運用を開始し画像が蓄積されれば、これ以外の事象を検知するモデルを追加構築することも想定している。
上記の個別検知モデルは精度よく対象物を検知できるが、「検知対象ごとにモデル構築が必要」、「モデル構築には大斜め写真

図－ ２ 物体検知 AI による個別検知(ごみ・車)の例

量の学習用画像が必要」等の課題があり、ダムにおける巡視対象すべてを網羅したモデルを構築することは現実的ではない。このため、上記 2 項目以外(例えば流木、護岸損傷等)に対しては汎用性の高い差分検知モデル(2 枚の画像の差分から異常を検知)で検知することとした。今後、実管理に適用していく際には、差分検知モデルにより様々な巡視対象に対

垂直写真※画像中のごみは本検討で設置した模擬ごみ

ごみ

適合率

38%

40%
20%

車

再現率

100% 100% 100% 100% 95%
91% 89%100%
90% 88% 85%
88%
75%
75%
80%
60%
55%
60%

斜め・垂直写真の精度は概ね同程度
撮影高度が低いほど精度高20%0%30m 50m 70m 100m 30m 50m 70m 100m
撮影高度

画像の取得状況をふまえて、個別検知モデルを構築・適用し再現率

垂直写真のほうが精度高高度100mでも精度よく検知可能

40%

0%

する汎用性を確保しながら、各ダムで重要視する対象や学習適合率100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%100%
95% 95% 95% 95%
81%
80%
71%
65% 65%
60%

斜め写真

垂直写真

30m 50m 70m 100m 30m 50m 70m 100m
撮影高度

斜め写真

垂直写真

■適合率：AI が異常として検知したもののうち正解の比率(大きいほど誤検知が少)■再現率：実際の異常のうち AI が異常として検知した比率(大きいほど異常の見逃しが少)ていくことを想定する。

図－ ３ ごみ・車検知モデルの精度検証結果（ｂ）個別検知モデル(ごみ・車)
ごみ・車を検知するモデルには、AI が検知した画像中の対（ｃ）個別検知モデル(アオコ)

象物をハイライトして示す「物体検知」の手法を適用した(図ダム巡視では、アオコ発生の程度(アオコレベル)を確認・－ ２)。学習画像にはオープンデータ(ごみ：約 2,000 枚、記録する必要があるため、「画像分類」の手法を用いて画像

車：約 10,000 枚)を使用し、本検討でドローンにより取得し中のアオコレベル(クラス)を判定する画像解析モデルを構た画像を追加して精度向上を図った。

築した(図－ ４)。モデル構築にあたって、クラスによっては精度検証にあたっては、精度確保に必要な撮影条件を把握

画像数を十分に確保できなかったこと、アオコ(水面)以外のするため、撮影角度や高度を変えた検証画像に対し、適合率・映りこみによる精度低下が確認されたことから、不要部分を再現率の指標で精度を評価した(図－ ３)。

トリミングするとともに、画像数が少ないクラスは 1 枚の画

その結果、ごみについては、高度 30m(解像度 0.8cm/pixel程度)であれば十分な精度が得られた。車については、垂直写真の精度が高く、高度 100m(解像度 2.7cm/pixel 程度)でも高い精度が得られた。

像から複数枚を切り出し、反転等により画像数を確保した(表－ ３、図－ ５)。
上記の精度向上方策の結果、全クラスにおいて適合率・再現率とも概ね良好な結果が得られた(図－ ６)。

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表－ ４ 差分検知に用いた手法
項目
特徴点の抽出
特徴点ﾏｯﾁﾝｸﾞ
画像変換
ぼかし処理

画像のアオコレベルを AI が自動判定

手法の例(赤字は本検討で採用した手法)
SIFT、KAZE、AKAZE等
総当たり法、高速近似近傍探索法等
射影変換、ｱﾌｪｲﾝ変換、線形変換、ﾕｰｸﾞﾘｯﾄﾞ変換等
移動平均フィルタ、ガウシアンフィルタ等※良好な結果が得られるようにトライアルにより採用する手法を決定

AIAI

アオコレベル 3

アオコレベル 5【画角補正の方法】①画像中の特徴点を抽出

比較画像①

図－ ４ 画像分類 AI による個別検知(アオコ)の例

アオコレベルの基準
アオコが水面下に沈降しアオコレベルの判定が不可発生が認められない
肉眼で確認できない

対象外
レベル0 ※ 2
レベル1
レベル2

元画像数

加工後画像数(精度向上) ※ 1

928枚

200枚

83枚

200枚

23枚

156枚

593枚

200枚

レベル494枚

200枚

レベル5

厚くマット状

78枚

200枚

レベル6

スカム状

3枚50枚

合計

③同一の特徴点が同じ場所になる
ように射影変換

比較

比較画像②

うっすらとすじ状
表面全体に広がり所々パッ
チ状
膜状に湖面を覆う

レベル3

比較画像②

②2枚の画像の特徴
点をマッチング

表－ ３ アオコ検知モデルの学習画像枚数
クラス（アオコレベル）

比較画像①

差分画像

255

ドローン画像のため画角のズレがある
01,802枚画角補正

1,206枚※1：画像数が少ないクラスは1枚の画像から複数枚の画像切り出し、反転等により水増しし、画像数が多いクラスはバランスをとるため間引いた。
※2：レベル0と1は画像から目視で判別できないため同一クラスとした。

比較画像②(画角補正あり)

差分画像(画角補正あり)
ぼかし前拡大不要部分をトリミング
複数枚の画像を切り出し

画角のズレによる着色を除去可能
ぼかし

比較画像②
(ぼかし処理あり)

差分画像(ぼかし処理あり)
ぼかし後拡大画像を反転等により水増し元画像(アオコレベル6)

樹木の揺れ等による微細な着色を除去可能

図－ ５ アオコ検知モデルの精度向上方法
アオコ(元画像)
100%

80%
60%
40%

83%
76%

適合率

再現率

100%

38%
33%

83%
88%
78%
70%
54%
50%
33%

20%

精度
向上0% 0%0%

アオコ(精度向上)

図－ ７ ドローン画像による異常抽出(差分検知)の例

適合率

再現率
100%
100% 100%100% 100% 100%94%
95%95%
100%
95%
89% 90% 90%
80%
80%
60%
40%

このため、本検討では、画角補正やぼかし処理を加えた差精度向上方策により適合率・再現率とも概ね良好

分検知の手法を検討した。画角補正における特徴点の検出に

20%

は Python のライブラリ OpenCV2)で使用可能な AKAZE(Acceler0%

ated KAZE)を、特徴点のマッチングには総当たり法(Brute-F■適合率：AI が異常として検知したもののうち正解の比率(大きいほど誤検知が少)■再現率：実際の異常のうち AI が異常として検知した比率(大きいほど異常の見逃しが少)orce)を適用し、画像の変換には射影変換を用いた。ぼかし処図－ ６ アオコ検知モデルの精度検証結果

理には、ガウシアンフィルタを適用した。各手法は複数手法をトライアルし、良好な結果が得られる手法を選定した(表－ ４)。

（ｄ）差分検知モデル

その結果、差分画像に現れる画角のズレや樹木の揺れ等に個別検知モデルによる検知対象以外の異常も検知するた
め、汎用性が高い差分検知モデルを構築した。

よるノイズが除去され、画像内の検知したい箇所(ごみ、車の有無等)が強調されて表示できるようになった(図－ ７)。

差分検知モデルは 2 枚の画像の差分が大きい箇所を着色す

ただし、差分検知においては、天候や季節、時間によってるため、画角が固定された CCTV 画像等に対しては適用性が異なる影も差分として検知される(図－ ８)。薄い影は差分高い。しかし、ドローンで撮影した画像は、同一画角で撮影値が一定以上の値のみを表示する処理により、その影響を除したとしても GPS の誤差や風の影響等により画角のズレが生去することができるが、濃い影の影響を取り除くのは難しい。

じる。また、風による樹木の揺れなどの影響が差分検知におこのため、差分検知用の画像は、濃い影ができにくい午前中けるノイズとなる。の早い時間帯に取得することが望ましい。

－ 155 －

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比較画像①(影なし)№050（一般論文発表 河川系）

差分画像

関連システム255

・実況データ（ダム諸量、雨量、河川水位）
・予測雨量（降水短時間予報、MSM、GSM等）
・台風経路予報・気象予報

情報共有プラットフォーム
ダム毎にカス
タマイズ

0

比較画像②(影あり)薄い影

データ取得部

情報提供部●●ダム洪水時予測

データベース●●ダム洪水時
操作支援

・流入量予測・最適操作演算ﾘｱ・流入量予測結果
・最適操作結果

解析処理部

差分値80以下を非表示
差分画像●●ダム低水予測システム

濃い影・貯水位予測・補給量計算

薄い影は除去可能
洪水警戒体制判断移行予測図－ ８ 差分検知における影の影響

・体制移行判断ｲ 更新 ﾞｰ

・観測データ・予測雨量
・予測演算結果
・予測河道水位・台風経路予報
・気象予報

インターフェースを統一し、ダム毎に表示地点・表示項目を調整

庁内
ネットワーク

行政端末●●ダム低水管理システム
・予測貯水位・補給可能日数・予測雨量設定

インターネット現場

洪水警戒体制判断支援

定期更新データ
・ダム諸元 ﾞｰ・河道諸元 ﾞｰ・体制移行時期

自宅PC

図－ ９ 情報共有プラットフォームのシステム構成

３．ダム操作の支援（２）情報共有プラットフォームに実装する機能（１）情報共有プラットフォームの概要
現状のダム操作支援システムは、ダム管理所ごとにシステム環境（サーバ、通信系統等）を構築し、リアルタイム稼働のための観測データ、予測データを取得して運用・管理されている。また、システムインターフェース（表示・操作画面）や操作方法は、各々のシステムで統一されておらず、ダム管理所の職員がシステムを利用する際に、その都度、システムの操作方法を習得する必要があった。
本検討では、対象 12 ダムのシステムインターフェース(表現行システムの機能や、水害リスクライン、ＡＩ予測等の新技術動向を考慮し、プラットフォームに実装するダム管理支援機能を選定した。なお、機能構築に必要となる期間や予算面から、全ての機能を短期間で整備することは困難であるため、ダム毎の要望や必要性を踏まえて段階的に機能拡張する方針とした(表－ ５)。
将来的には、前述「２．ダム巡視・点検支援」の各種支援機能もプラットフォームに実装する予定である。

示機能)、システムの操作方法を統一させ、観測・予測データ

表－ ５ 情報共有プラットフォームの機能実装予定の取得方法、バックエンドで稼働するデータベース等を一元

対象ダム機能化、統合化して、情報共有プラットフォームとして構築した

野村

鹿野川
長安口

石手川

大渡

中筋川
横瀬川

早明浦
池田

富郷
新宮

柳瀬

リスクライン
結果表示

●

●

●

●

●

■

■

■

AI流入量予測

●●

△

●

■△

■

■

●△△△△△△

■

●

●△△

△△△△

手動
シミュレーション

△△△△●

△△

△

アンサンブル
予測雨量表示●●●●●△△△△△△△△△△△△△△△△△△△

平水時操作支援システム△△△△△△△△

スマホ画面対応△△△△△△△△(図－ ９)。
また、本プラットフォームは、将来的な機能の拡張性、観測・予測データの取得効率化、四国地方整備局内でのクラウド試行要望などを考慮し、クラウド環境上で運用することと72時間 操作支援
高水予測システム AI最適操作予測(試行運用)した。プラットフォーム化による利点は以下のとおりである。
・システムのインターフェースと操作方法を統一することにより、職員がより利用しやすい環境を提供
・管内全ダムの管理・操作状況を一元的に確認でき、災害時には、効率的に現状把握が可能

ｱﾝｻﾝﾌﾞ
高水予測 流入量予測
システム
操作支援

●：構築済、■：2023年度追加、△：2024年度以降拡張（３）導入した機能の概要

・データ取得機能やデータベースを一元化することにより、システムの構築・維持管理費用を軽減（ａ）水害リスクラインの表示
水害リスクラインの洪水予測演算は、四国地方整備局内の・各ダムシステムで共通のデータベースを適用することにより、容易なシステム機能拡張が可能専用サーバで実施されている。この出力データをクラウド環境へ伝送することにより、水害リスクラインで演算されてい・クラウド環境上で稼働させることにより、機能拡張や稼働るダム地点の予測結果を表示することとした。また、水害リ状況に応じてサーバスペックの変更が容易となり維持管

スクラインで取得していない、長期予測雨量データ（GSM ガ

理コストを縮減

イダンス雨量、週間アンサンブル雨量（GEPS）等）について・クラウド環境で運用するため、稼働状況の監視や障害発生時の復旧対応を受注者が容易に実施は、当社の RisKma 開発環境に構築しているデータベースから自動取得する構成とした(図－ １０)。

－ 156 －

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気象業務支援センター

RisKmaデータベース

GSM-G
GEPS

№050（一般論文発表 河川系）

「ダム巡視・点検の支援」では、ドローン・CCTV と画像解AWS(Amazon Web Service)
Public Subnet

Private Subnet

EC2
データ取得サーバ

EC2
AI予測
計算サーバ

高頻度で見逃しが少なく、異常を早期発見できる巡視体制を

四国地方整備局
水害
リスクライン

析を組み合わせることにより、現場負担を軽減するとともに、

インターネット

実績ダム諸量
水害リスクライン予測結果

インター
ネット

WEBサイトアクセス

S3
データ保存領域

EC2
アンサンブル予測
計算サーバ

EC2
WEB配信サーバ

User

EC2(Amazon Elastic Compute Cloud):仮想サーバ
S3(Amazon Simple Storage Service):ストレージ提案した。異常検知モデルについては、今回はごみ・車、アオコを対象としたモデルと、汎用性が高い差分検知モデルを構築したが、今後、ドローン等の運用を開始し画像が蓄積されれば、これ以外の事象を検知するモデルを追加構築することも想定している。また、これらの知見は、ダム以外の分野における巡視・点検等にも展開可能である。現状の CCTV シス

図－ １０ クラウド環境で実現したシステム構成

テムの状況、ダム管理者の要望等をふまえたシステム化の方（ｂ）より高度なダム操作のための長期高水予測法の検討や、ドローン技術の進捗に合わせた段階的な導入計

事前放流や異常洪水時防災操作、特別防災操作等を支援することを目的として、長期予測雨量を用いた以下の２つのシ画の検討等が今後の課題である。
「ダム操作の支援」では、中小洪水の再現性が高い AI 流入ステムを導入した。

量予測モデル、未経験の大規模洪水を予測可能な物理モデル①「72時間高水予測システム」：水害リスクラインの予測結の予測結果を併用し、洪水規模に対応した予測精度の高い流果とAI流入量予測結果、AI最適操作予測結果をWEBブラウ

入量予測結果を用いたダム操作支援システムを構築するこ

ザ上に比較表示し、ダム管理者が防災操作で必要となるとが可能となる。また、共通プラットフォームとして、シス支援情報を提供するシステム(図－ １１)

テムを構築しているため、データ入力や演算部分を改良する②「アンサンブル高水予測システム」：気象庁から配信されことにより、他ダムへの反映を容易に実施することが可能とる週間アンサンブル数値予報を用いて、11日先までの51なる。クラウド環境でシステムを導入する際には、防災 LANメンバーの流域平均雨量（時間雨量と累加雨量）と、下記からのデータ取得方法の調整、システムの冗長性確保、経年基準による上位，中位，下位の予測雨量情報を表示するシ的な予算確保の調整等が今後の課題である。

ステム

ダム管理の人材不足が懸念される中、既存ダムの効率的な➢

上位：累加雨量ランクの上位3位

管理・運用、激甚洪水時の高度な操作が要求されており、持➢中位：累加雨量ランクの21位（平均メンバー）

続可能なダム管理に向け DX 推進が必須課題である。本検討➢

下位：累加雨量ランクの下位5位のメンバー

で構築・開発した技術は全国ダムでの適用が可能と考える。
最後に、本検討では四国地方整備局四国技術事務所から多あ と が き大なる協力を得た。ここに記して感謝の意を表する。

本検討では、ダム管理において DX 推進を優先的に推進すべき「ダム巡視・点検の支援」、「ダム操作の支援」につい参 考 文 献（または引 用 文 献）て、具体的な推進方法を検討した。

１） インフラ分野の DX アクションプラン，
国土交通省，
2022
２） OpenCV，(https://opencv.org/)
他の画面へ遷移する

グラフの予測表示期間を切り換える

地点選択

雨量グラフ

表示日時のファイルデータをダウンロードする

操作支援情報グラフの表示スケールを変更する

数表の表示内容を切り換える

ダム諸量グラフ

数表

AIモデルと物理モデル、AI最適予測モデルの予測結果を切り換える

図－ １１ 72 時間高水予測システム画面例－ 157 －