遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化法を用いた実測水位に基づく分布型流出・洪水追跡のパラメータ最適化法
重枝 未玲 1・秋山 壽一郎 2・Adelaida Castillo DURAN3・中木 翔也 4・大久保 剛貴 4・荒木 佑仁 5
1 正会員

九州工業大学大学院准教授

工学研究院建設社会工学研究系（〒804-8550 北九州市戸畑区仙水町 1-1）
E-mail: mirei@civil.kyutech.ac.jp
2 フェロー会員

九州工業大学教授（同上）E-mail: akiyama@civil.kyutech.ac.jp
3 学生会員 九州工業大学大学院 工学府建設社会工学専攻博士後期課程（同上）E-mail: o595301d@mail.kyutech.jp
4 学生会員 九州工業大学大学院 工学府建設社会工学専攻博士前期課程（同上）E-mail: q345305k@mail.kyutech.jp，q345315s@mail.kyutech.jp
5 学生会員 九州工業大学 工学部建設社会工学科（同上）E-mail: n105004y@mail.kyutech.jp

本研究は，流域と河道特性を踏まえた上で，降雨外力から河道の水位・流量ハイドログラフなどの洪水流の予測を行なうことが可能な「分布型流出・準平面 2 次元洪水追跡モデル」と遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化法を用いたモデルパラメータの最適化法を構築し，仮想流域での解析結果や彦山川流域での実測値に基づき，その妥当性について検討したものである．本研究から，本最適化手法を用いた分布型流出・準平面 2 次元解析は，同解析のモデルパラメータを推定できること，堰周辺の流れの再現性については改善の余地が残るものの，複数の支川が合流する河川での水位ハイドログラフをある程度の精度で予測すること，などが確認された．

Key Words:distributed rainfall-runoff model, quasi-2D unsteady free-surface flows simulation model,
parameter optimization, gnetic algorithms, particle swarm optimization, Hikosan river

１．はじめにリスクに関する情報を把握することが不可欠である．
洪水時の河道内水位を高精度に予測するためには，河近年，わが国では，毎年のように過去に経験のないよ

道の流量，河道の縦横断面形状，平面形状および非定常うな豪雨による水害が発生し，甚大な被害が生じている． 性に起因する貯留現象や樹木や粗度による抵抗を適切に
このような豪雨は，将来の世界規模の気候変動により，取り扱うことが不可欠である．このような観点から，水増加することが予測されている1)．そのため，現在，将面形の経時変化に基づき，河道の樹木繁茂状況や河床材来激甚化する水災害の備えとして，洪水を河道内で安全料・状態に応じた樹木群透過係数や粗度係数を設定し，に流すためのハードによる従来の防災対策に加え，治水洪水の再現を行う数値モデル3)，降雨を外力として，流施設の能力を上回る洪水が発生し氾濫が生じた場合に，量や抵抗特性を補正しながら洪水の予測を行う数値モデ

ハード・ソフトの両面から被害軽減を図る減災対策が重ル4),5)が構築されている．著者らは，分布型流出解析モデ要となってきている ．

ルと高度な平面2次元解析モデルを用いた洪水追跡法に

2)

このような防災・減災対策を講じる上で，複数の豪雨よる「分布型流出・平面2次元洪水追跡モデル」を開発

シナリオを想定し，そのシナリオに対して，流域から流し，遠賀川流域を対象に，その予測精度6)やパラメータ出した雨水が，河道特性や治水施設の影響を受けながら， 最適化法7)などを示した．さらに，著者ら8)は，平面2次洪水として河道を伝播するプロセスを的確に予測し，河元モデルのように河道の線形，その合流を一つのモデル

道の水位や氾濫の発生する可能性の高い区間などの水害として取扱え，河道を1次元モデルのように取り扱うこ
1とが可能な準平面2次元洪水流モデルを構築し，同モデ

実験計画法に基づく初期解析条件の設定
初期エリート個体の作成
交叉エリート個体に基づく解析条件の設定

ルが，1次元解析よりも高い精度で，平面2次元モデルより高い計算効率で，複数の支川が合流する河川での水位・流量ハイドログラフを予測可能であることを示した．
このようなモデルにより，河道特性を考慮しつつ，１次元解析より高精度で，平面２次元解析より高計算効率な個体パラメータの分散の変化率がεσ以下
Yes
突然変異
No
エリート個体に基づく解析条件の再設定
解析条件の決定モデルパラメータの最適化が可能になると考えられる．

分布型流出・準平面2次元解析・目的関数の算定

本研究は，以上のような背景を踏まえ，流域と河道特自然淘汰
目的関数に基づくエリート個体の抽出性を踏まえた上で，降雨外力から河道の水位・流量ハイ上位50位までの目的関数平均値の変化率Ewがε以下
Yes
さらに2世代最適法A最適法Bドログラフなどの洪水流の予測を行なうことが可能な数値モデルの開発を最終的な目的としたものである．ここでは，著者らの分布型流出解析モデルと上記の準平面２個体の抽出（上位1位）次元洪水流モデルを用いた「分布型流出・準平面 2 次元No個体の抽出（上位50位）応答曲面の作成洪水追跡モデル」を構築するとともに，遺伝的アルゴリ
ズムと粒子群最適化法を用いた新たなモデルパラメータ

CHC法の最適解PSO法の最適解※遺伝的アルゴリズム※遺伝的アルゴリズム＋PSO法

図-1 最適化法の概要の最適化法を提案し，その妥当性について検討した．

に対して数値流束を線積分することで，計算セル内の体積，流速と体積との積を算定し，水深と流速の予測を行

２．分布型流出・準平面 2 次元洪水追跡モデルの概要

う．本モデルの詳細は参考文献 8)を参照されたい．

３．最適化法の概要

分布型流出・準平面 2 次元洪水追跡モデルは，降雨を入力条件として河道での水位ハイドログラフ等を予測できるモデルである．同モデルは，①セル分布型流出解析

本分布型流出・準平面 2 次元洪水追跡モデルは，降雨モデル と②準平面 2 次元洪水流モデル で構成され，外力から水位ハイドログラフ等の洪水流の挙動を予測で①では標高や土地利用などの流域特性を考慮した上で流きることが特徴である．この特徴を踏まえ，モデルパラ域の雨水の挙動の予測を，②では河道平面形状などの河メータの最適化には，流出モデルのような流量ハイドロ

道特性を考慮した上で洪水追跡を行う．両モデルは，①グラフではなく，観測所が多くかつ精度が高い水位ハイより求まる河道への流出流量を②の境界あるいは内部境

ドログラフを用いた．

6)8)

最適化手法には，LM(Levenberg-Marqardt)法 9)や群知能界条件として与えることで接続される．以下では，両モ最適化手法 10)等があり，分布型流出解析モデルの最適なデルの概要について述べる．
セル分布型流出解析モデルは，斜面流と準平面 2 次元パラメータ値の推定に成功している．本研究では，最適洪水追跡で対象外とする河道流の洪水追跡を kinematic化手法として，遺伝的アルゴリズム 11)を用いた．同アルwave 法で行うモデルである．同モデルのモデルパラメ

ゴリズムでは，自然淘汰，交叉，突然変異のシミュレー

ータは，N=等価粗度係数，ka=重力水が卓越する A 層内ションを行い大局的な最適解を求める最適化手法 11)であの透水係数，dc＝マトリックス部の最大保水量を水深でる．本研究では，その中でも優良なパラメータを確実に表した値，ds＝重力水を含めて表層土中に保水しうる最残す CHC 法(Cross generational elitist selection, Heterogeneous

大水深，=重力水部と不飽和水部との飽和透水係数のrecombination, Cataclysmic mutation 法)11)を用いた．
モデルパラメータは，土地利用別の N，，ka，dc，ds比である．
準平面 2 次元洪水流モデルは，①計算セルを河道線形とした．なお，今回の検討には，河道の粗度係数は最適に沿って配列することで，平面 2 次元モデルのように河化を行うパラメータには含めていない．これは，河床材道特性を考慮し，②セル境界の数値流束には，横断面で料や河床の状況に応じた適切な粗度係数を与えれば，水面積分された数値流束を用いることで，1 次元モデルの位を予測できると考えたためである．また，目的関数にように高い計算効率で解析を行うことが可能なモデルでは，ピーク水深の 40%までと全時刻の水位の差の 2 乗平ある．同モデルでは，(1)河道線形に沿って計算セルを均の各観測所での平均値の和を用いた．

配置し，(2)計算セルをコントロールボリュームとして，本研究の遺伝的アルゴリズムに基づく最適化法の概要

計算セル境界の法線方向に対して，セル境界の横断面では，図-1 に示す通りであり，その概要は以下の通りで面積分された数値流束を算定し，(3)全てのセル境界線ある．①初期の解析条件として，実験計画法 12)に基づき，
2

2000369 12 15 18 21 24時間（h）

森林
水域
河道

その関係から最適化パラメータを探索する手法である．

粗度係数:0.03

1.5m 2.0m

降雨量（mm）

40これにより，目的関数の平均値の変化率の閾値εの値を大きくでき，繰り返し世代数を少なくできると考えられ20m20m40m0m

る．本研究では最適パラメータの探索には，粒子群最適25m化法(PSO 法)13)を用いた．粒子群最適化法(PSO 法)は，位観測所①

置情報を持った多数の粒子を応答曲面上に設定し，その挙動によって局所的な最小値ではなく，大局的に最小値を求める手法である．なお，PSO 法では 100 個の粒子を用いて最適化を探索させた．

観測所②

ここでは，遺伝的アルゴリズムのみを用いた最適化法
を最適化法 A，遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化法を用いたものを最適化法 B とする．

流域面積：54km2
河道延長：7.82km

落水線
河道

観測所③

図-2 仮想的な流域と河道４．最適化法の妥当性の検討

表-1 仮想流域でのモデルパラメータの範囲
森林水域

d s (m)d c (m) k a (m/s)βN (m-1/3・s)
0.40～0.80 0.0～0.20 0.0～0.20 10-8～0.10 2.0～6.0
0.01～0.055
0.00.0(1) 仮想的な流域と河道を対象にした妥当性の検討はじめに，図-2 に示す仮想的な流域と河道を対象に，表-2 観測値としたモデルパラメータ
森林水域

N (m-1/3・s)
0.460.033

d s (m)0.120.0d c (m)0.052
0.0

k a (m/s)
0.040

解析結果を実測水位として与え，本手法の最適パラメー

β4.10

タ値の妥当性について検討した．
解析対象流域の流域面積は約 54km2 で流域の地形と土モデルパラメータが目的関数に及ぼす影響を把握しやす

地利用は図-2 に示す通りである．本最適化手法の基本

い効率的な条件を 100 ケース設定する．この条件に基づ性能を調べる目的で，土地利用は森林と水域のみと単純

き分布型流出・準平面 2 次元解析結果から目的関数を求化した．河道は延長 7.82km とし，河道横断面は図-2 にめ，エリート個体を 100 個体作成する．②交叉により，示す複断面とした．降雨外力には図-2 に示す降雨を流エリート個体から次世代の 100 ケースの解析条件を新た域一様に与えた．モデルパラメータの範囲を表-1 に示に設定する．なお，交叉はランダムに 2 個体を抽出して， すように設定し，表-2 に示すモデルパラメータによる解析結果を実測水位として用いた．なお，観測所は図-2パラメータ値を平均することで行い，１個体につき 2 回中の○で示す位置とした．

交叉に参加させた．③交叉により得られた 100 個体のパラメータ値の分散の変化率が閾値 εσ(本研究では εσ=0.2)

図-3 は，観測所②の水位ハイドログラフの解析結果を下回った場合には，突然変異を生じさせ解析条件を再を示したものである．なお，後述するように，最適化法設定させる．突然変異の解析条件は，各パラメータの設による最適パラメータ値は若干の違いはあったが，最適定範囲内で求めた．④作成された解析条件による分布型パラメータ値を用いた解析結果は一致していたので，図流出・準平面 2 次元解析を実施し，解析結果から求めた中には手法 A の結果を示している．図中のハッチは，目的関数に基づき得られた 100 個体と前世代のエリート各世代のパラメータの解析結果の範囲を示している．こ100 個体の計 200 個体から，優良な 100 個体をエリートれより，世代が進むにつれて，解析結果の幅は小さくな個体として抽出し，自然淘汰を行う．⑤上位 50 位までり，最終的には実測水位と一致すること，などが確認での目的関数の平均値の変化率 Ew≦ε を満たした後，2 世きる．他の観測所でも同様であった．
図-4 は，最適化法 A と最適化法 B より得られた最適代後の上位 1 位のパラメータを最適値とする．満たさなパラメータ値を世代別で示したものである．なお，

い場合は，上記の②～④を繰り返す．
遺伝的アルゴリズムでは，上記のような計算を何世代ε=0.15%とし，12 世代目を最適パラメータとした．図中か繰り返す必要がある．そのため，適用する問題と閾値のハッチは最適化法 A の世代別のパラメータの範囲をε の値によっては計算条件数が増大する．これを避ける示している．これより，(1)最適化法 A では，森林の N，ために，本研究では遺伝的アルゴリズムから得られたエds は世代が進むごとに，パラメータの範囲を縮小しながリート個体を使用して，著者らが参考文献 で用いた応ら，最適パラメータ値が設定値へと漸近すること，(2)答曲面法による最適パラメータの探索を導入した．すな

一方，水域の N と，ka，dc はさほど収束していないこ

わち，上記の⑤の後，さらに２世代後の計算結果の上位と，(3)最適パラメータ値については，遺伝的アルゴリ

50 位までのエリート個体に基づき応答曲面を作成し，ズムのみを用いた手法も，本最適化手法も比較的良い精

7)

38.5
観測所②8.0

実測水位
最適解

4世代目
5世代目

頂吉
2km

7.5

中島

赤池
0km

1世代目
2世代目
3世代目

5.5

採銅所

夏吉

飯塚市頴田支所

6.0

10km
5km

4km
0km

金辺川

田川支部局

伊田

春日橋大阪山中継局

15km

小柳

9km

中元寺川 20km

5.0

20000
40000
60000
80000 時間(s)図-3 測定点②の水位ハイドログラフの解析結果
モデルパラメータ
パラメータの範囲

0.20
0.10
0.00
0.20
0.10
0.00
0.08
0.04
0.00
6.0
4.0
2.0
0.80
0.60

平嘉穂養護学校
25km

添田

古屋敷 添田

最適化法A
最適化法B

大隈

中元寺

桑野

大藪

30km 津田

34km

英彦山

彦山川
英彦山

鶴河内

図-5 彦山川流域の概要および水位観測所
表-3 彦山川流域の最適パラメータ値
森林
田
農地
都市
荒地
水域

0.40
0.05

0.03
0.01
1

上野
5km

7.0
6.5

水位観測所
雨量観測所

福智山ダム

直方

2345678910 世代数12

N (m-1/3・s)
0.58
2.060.300.059
0.31
0.018

d s (m)0.17

d c (m)0.059

k a (m/s)
0.074

β3.44

力には，2012 年 7 月 13 の雨量観測所の実績降雨を，河図-4 世代別の最適パラメータ値

道下流端には中島水位観測所の実測水位を与えた．

度でモデルパラメータを再現できること，(4)最適化法 B

彦山川沿いの赤池，伊田，添田水位観測所での実測水では，最適化法 A の結果に基づき応答曲面を作成し，位に基づき最適化法 B で最適化を行った．なお，最適PSO 法により最適値を求めるため，最適化法 A に比べ， 化は，2012 年 7 月 13 日 24 時から 14 日 13 時までの一つ早い世代で最適パラメータが設定値と一致すること，なの洪水波形で行い，得られた最適パラメータを用いて全どがわかる．透水係数 ka，マトリックス部の層厚 dc，重時刻の解析を行った．

力水部と不飽和水部との飽和透水係数の比 β でさほど収

表-3 は，最適化法 B より得られた最適パラメータ値

束しないのは，今回の降雨では森林の保水能力を超えるを示したものである．なお，ds，dc については森林のみと早期に地表面流が生じ，流域からの流出は地表面流がを考慮し，他の土地利用については 0 とした．また，支配的であったためと考えられる．

ε=0.15%とした．最適値は 8 世代目で得られた．これよ以上から，最適化法 A，B のいずれも最適パラメータ

り，(1)等価粗度係数については，森林，田，農地，荒値を再現でき，最適化法 B は，最適化法 A に比べ，早地はいずれも標準値程度であること，(2)一方で，都市い段階で最適パラメータ値が設定値と一致することが確部は大きく，水域は比較的小さな値となっている．

認された．

図-6，7 は，彦山川沿いの赤池，伊田，添田水位観測所での水位・流量ハイドログラフの解析結果と実測値と(2) 彦山川流域を対象にした妥当性の検討の比較を行ったものである．いずれも前報の準平面 2 次最後に，本最適化手法を九州北部豪雨災害で被災した

元洪水流解析結果 8)をあわせて示している．なお，同解彦山川へ適用し，その有用性を検討した．

析は，遠賀川流域を対象に実験計画法と応答局面法 7)に彦山川は，一級河川遠賀川の一次支川であり，その幹より最適化したパラメータ値を用いた流出解析結果に基線流路延長 43.8km，流域面積 327.6km であり，土地利用づき実施している．水位ハイドログラフについては，は山地が約 59％，田が 11%，農地が約 2％，市街地が約(1)ピークの時間にずれはあるものの，二山の波形を持15％，荒地が 5%，水域が 8%を占めている．彦山川流域

つ複雑な水位ハイドログラフの波形を再現していること，の概要および水位観測所を図-5 に示す．

(2)赤池水位観測所では減水期に水位を過大評価し最大2解析対象河川は，彦山川，金辺川，中元寺川であり，で 1.63m 程度の誤差があること，(3)伊田水位観測所では

解析は 2012 年 7 月 13 日 20 時から 15 日 0 時の出水を対ピーク水位に 0.88m 程度の差が生じていること，(4)添田象とした．粗度係数には計画粗度係数を用いた．降雨外

水位観測所では，ピーク付近の水位を 6%程度の誤差で
4

18水位 H(m)赤池観測所
16 T.P.=8.220m

計画高水位141272
最適化法B
添田観測所
8)
前報
70 T.P.=64.000m
実測値
6826
伊田観測所
最適化法B
8)
24 T.P.=17.870m 計画高水位
前報
実測値
2266

2010

平均河床高
最深河床高
12:00
時刻

80:00(7/14)

計画高水位

最適化法B
前報8)
実測値

平均河床高
18
最深河床高0:00 0:00(7/14)
12:00

平均河床高
最深河床高
12:00
0:00 0:00(7/14)
64

時刻

時刻

0:00

図-6 各観測所での水位ハイドログラフ
流量 Q(m3/s)

2000

伊田観測所
T.P.=17.870m

1000
最適化法B8)
800
前報
実測値
600

1200

最適化法B 1000
前報8)
800
実測値
600

800

400

400

400

200

200

赤池観測所
T.P.=8.220m

1600

00:00(7/14)

12:00

時刻

0:00

00:00(7/14)

12:00

時刻

0:00

添田観測所
T.P.=64.000m

00:00(7/14)

12:00

最適化法B
前報8)
実測値

時刻

0:00

標高(m)

標高(m)

図-7 各観測所での流量ハイドログラフ
32
28
2420
16
128
40

最深河床高
左岸痕跡水位右岸痕跡水位
左岸堤防高23右岸堤防高前報8)最適化法B 赤池

岡森堰
456距離標(km)↑中元寺
784036
32
28
2420
16128
9 9

伊田糖堰

高柳堰
伊田堰
（堰の凡例）
可動部｛
固定部｛↑

金辺
101112131415
距離標(km)

16

17

18100
136
72
168
196
新地堰
竹森堰
法光寺堰
木村堰
96
132
68
164
192
大行事堰
92
128
64
160 城野堰
188 貴船森堰
88
124
60
156
184
柿原堰
84
120 新宮堰
56152
180
添田
畠田堰
80
116
52
148 柳原堰
176
岩瀬堰
112 灰田堰
48
144
172
豊川堰 76灰田堰 108
72 豊川堰44 伊田堰140
168
丹波堰 68
104
40136
164
島台堰
64
久井田堰 100
36132
160
二又床堰
609632128156
向河原堰
向河原堰
中畑堰
伊加利堰
小払堰
569228124152
大新地堰
5288 28 29 30 31 120 31
243233 148 33
2426281820222434
距離標(km)
距離標(km)
距離標(km)
距離標(km)
距離標(km)

図-8 痕跡水位の比較再現していること，(5)水位観測所周辺は，堰があるた

水位との差が大きい理由は，支川の金辺川および中元寺め，特に低水時にいずれのモデルも実測水位との誤差が川の流量を過大に評価したためと考えられる．

大きくなること，(6)最適化された準平面 2 次元解析は，以上から，本最適化手法を用いた分布型流出・準平面

前報 に比べ予測精度は高いこと，などが確認できる．

2 次元解析は，複数の支川が合流する河川での水位ハイ

流量ハイドログラフについては，(1)赤池・伊田観測所

ドログラフを前報 8)よりもより高い精度で予測可能であの二山波形や添田観測所の三山波形を持つ複雑な流量ハる．しかし，水位を過大に評価する観測地点もある．こイドログラフを再現していること，(2)最適化した準平の要因として，流出パラメータを流域で一様として与え

面 2 次元解析は，前報の結果に比べ予測精度が向上してていること，雨量をレーダ雨量ではなく，地上観測雨量いること，などが確認できる．

を与えたこと，粗度係数に計画粗度を用いていること，

8)

図-8 は，彦山川について，解析ピーク水位の縦断変などが考えられる．今後は，これらの改善について検討

化と痕跡水位との比較を行ったものである．これより，したいと考えている．

(1)いずれのモデルも堰周辺で誤差が生じているものの，(2)それ以外の区間では，痕跡水位との間には，距離標

５．おわりに14.3km 付近の糖堰よりも上流側では 5%程度の誤差，それよりも下流側では 30%程度の誤差があること，などがわかる．距離標 14.3km 付近の糖堰より下流側で，痕跡本研究では，流域と河道特性を踏まえた上で，降雨外5

力から河道の水位・流量ハイドログラフなどの洪水流のン：粒子フィルタを用いた河川水位の実時間予測手法の予測を行なうことが可能な「分布型流出・準平面 2 次元開発，水工学論文集，第55巻，pp.S511-S516，2011．

洪水追跡モデル」を構築するとともに，遺伝的アルゴリ

5)

キムヨンス，立川康人，萬和明，キムスンミン：粒子フズムと粒子群最適化法を用いたモデルパラメータの最適ィルタと洪水追跡モデルを用いた水位流量曲線の作成お化法を提案し，その妥当性について，仮想流域と彦山川よび補正手法の開発，河川技術論文集，第20巻，pp.361-流域を対象に検討した．その結果，本最適化手法を用い366，2014．

た分布型流出・準平面 2 次元解析は，堰周辺の流れの再6)

重枝未玲，秋山壽一郎，草野浩之，野村心平：高解像度

現性については改善の余地が残るものの，複数の支川が風上解法を用いた遠賀川流域の分布型流出・平面2次元合流する河川での水位ハイドログラフをある程度の精度

洪水追跡と改修効果の評価，土木学会論文集B1(水工学)，で予測することが確認された．

Vol.68，No.4，I_1429-I_1434 ，2012．
7)

謝辞：本研究は，科学研究費基盤研究(C)(課題番号：16K06515，研究代表者：重枝未玲)の助成を受けたもの

重枝未玲，秋山壽一郎，野村心平：実測水位に基づく分布型流出・平面２次元洪水追跡モデルのパラメータ最適化法，河川技術論文集，第18巻，pp.459-464，2012．

である．本研究の遂行にあたり，本学学部生の藤田輝君

8)に多大な協力を得た．ここに記して感謝の意を表します．

重枝未玲，秋山壽一郎，Adelaida Castillo DURAN，中木翔也，大久保剛貴：河道特性を考慮した高計算効率な洪水
流数値モデルの構築と彦山川への適用，河川技術論文集，

参考文献
1)

2)

3)

第22巻，pp.127-132，2016．

社会資本整備審議会 河川分科会 気候変動に対応した治

9)小林健一郎，寶 馨，立川康人：最適化手法による分布型

水対策検討小委員会：水災害分野における気候変動適応

降雨流出モデルのパラメータ推定，水工学論文集，第51

策のあり方について～災害リスク情報と危機感を共有し、

巻，pp.409-414，2007．

減災に取り組む社会へ～中間とりまとめ，

10) 小槻峻司，田中賢治，小尻利治，浜口俊雄：群知能最適

http://www.mlit.go.jp/report/press/mizukokudo03_hh_000870.html ，化手法を用いた分布型流出モデルのパラメーター同定，2015．

土木学会論文集B1(水工学)，Vol.68，No.4，I_523-I_528，

社会資本整備審議会 河川分科会大規模氾濫に対する減災

2012．のための治水対策検討小委員会：大規模氾濫に対する減11) 佐藤浩，小野功，小林重信：遺伝的アルゴリズムにおけ災のための治水対策のあり方について ～社会意識の変る世代交代モデルの提案と評価，人工知能学会誌，

革による「水防災意識社会」の再構築に向けて～，

Vol.12，No.5，1997.

http://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_blog/shaseishin/kasenbunkakai/12) 栗原伸一：入門統計学，オーム社，p.319，2011．

shouiinkai/daikibohanran/index.html，2015．

13) 多田毅：PSOアルゴリズムによる流出モデルパラメータ

福岡捷二，佐藤宏明，藤澤寛，大沼史佳：洪水流と河道の最適化，水文・水資源学会誌，Vol.20-5，pp.450-461，の樹木繁茂形態に基づく樹木群透過係数と粗度係数の算

2007．

定法，水工学論文集，第51巻，pp.607-612，2007．
4)

立川康人，須藤純一，椎葉充晴，萬和明，キムスンミ(2016. 9. 30 受付)

OPTIMIZATION METHOD USING GENETIC ALGORITHMS AND PARTICLE
SWARM OPTIMIZATION FOR PARAMETER ESTIMATION OF DISTRIBUTEDRAINFALL-RUNOFF AND QUASI-2D FLOOD FLOWS MODELMirei SHIGE-EDA, Juichiro AKIYAMA, Adelaida Castillo DURAN,Syouya NAKAKI, Kouta OKUBO and Yuto ARAKIThe parameter optimization method based on observed water level for distributed rainfall-runoff andquasi-2D flood flows simulation models were examined. The Genetic Algorithms(GA) and Particle
Swarm Optimization(PSO) were used for the optimization method. The rainfall runoffs were simulated bya distributed hydrological model using a high-resolution scheme. The flood flows in the main river and atributary were simulated simultaneously by the quasi-2D unsteady free-surface flow model. The flooding
event in the Hikosan river basin in July 2012 were simulated by the model. The simulated results werecompared with the observed water level. It shows that the proposed optimization method was a useful
tool for parameter estimation.

6