分布型流出モデルの実用化に向けた水文データモジュールの開発と応用
長岡技術科学大学大学院 水文・気象研究室 長谷川 裕太
指導教員 陸 旻皎
1 はじめに近年、平成16 年7 月新潟・福島豪雨をはじめ中小河川における洪水被害が頻発しており、洪水予測などのある。図-2 は解析型モデルと予測型モデルの計算のフローチャートである。
ｔ ： 時間、ｍ ： メッシュ

ソフト対策の必要性が再認識されるようになってきた。と規定し、流量 Q はメッシュ数×タイムステップ数ある。解近年の豪雨の傾向としては極めて短期間に集中的析型モデルでは流域上流端から下流へ各メッシュで全てな降雨が観測される。大雨が続き河川の増水が予想さの流量時系列を計算していくのに対して、予測型では１タれる状況において、今後河川の流量がどう変化するかイムステップ毎に流域上流端から流域出口へ全メッシュのを予測することができれば、その予測情報をもとに対流出解析を行い次のタイムステップへと進んでいく。従来策を検討し、被害の軽減に大きく貢献できる。の解析型モデルでは、すべてのタイムステップのデータ従来の陸らの分布型水文モデルは一本一本の河道を与えて一度に計算するので上流に遡って再度計算すに対して河道の上流端の流量時系列をまとめて下流る必要はなく、非常に効率の良いシステムであり、また計端へ流すので計算効率は非常に高く、各種の研究・調算期間内に下流端に到達しない水は計算対象外となり考査目的に特化しているが、予測用途に使うことは難し慮する必要はない。しかし、予測型モデルでは 1 ステップかった。に全てのメッシュの計算を行ってから次のステップに進む

本研究では、タイムステップ毎に細分化された流域ので前の各ステップの未到着分を考慮しなければならな全メッシュの水の流れの計算を行い、流出解析を行うこい。この問題を解決するために解析型で切り捨てていたとで実時間の洪水予測、及び降雨予測を取り入れた洪

未到着分を切り捨てずに保存し、次のステップで使えるよ水予測を可能にする分布型流出予測モデルの開発し、うにする必要がある。本研究では、各河道にメモリを確保

実測データにてその検証を行った。

し、未到着分を保存することでこの問題を解決しているが、また、従来の解析作業において複雑で煩わしい作

未到着分が何時間後に到着するか分からないのでそれ業であったデータ入力の取り扱いについて、水文デーにあったメモリを確保する必要がある。その為多くのメモリタ時空間分布の作成、データタイプの管理、データ補を必要とする短所はあるが、このことにより予測型モデル

正の各機能を一元化したデータモジュールを開発しでは時間経過とともに流量を計算し把握することが可能とた。

なる。

検証として用いる観測ステーションの水文データを様々な組み合わせで解析を行い実データとの比較を試みた。
2 タイムステップアルゴリズム
分布型モデルにて流量の計算は流域内の上流から各メッシュを経由し下流出口まで追跡計算し算出する。メッシュとそのメッシュの落水方向のメッシュの中心を結び１本の河道と仮定し、１本１本の河道においてその河道の流出量と上流メッシュからの流量を合わせて下流メッシュへ流していく。従来のモデル（解析型）と洪水予測モデル（予測型）の違いは解析型モデルがメッシュ毎にすべてのタイムステップの計算を行うのに対して、予測型は１タイムステップ毎に全てのメッシュの計算を行っていくことで

図-1：解析型モデルと予測型モデルのフローチャート

3 洪水予測の流れ：1ス テ ッ プ 後 予 測 降 水 量： 2ス テ ッ プ 後 予 測 降 水 量

ハ イエ トグ ラフ

ハ イエ トグ ラフ

t0t1 t2時間

t 0 t 1t 2 t 3 t 4 時 間

予 測 ハ イドログ ラフ

予 測 ハ イドログラフ

流量Q

流量Q

予 測 ハ イドログラフ

t0t1 t2 t3 時 間

流量Q

降水量

降水量

ハ イエ トグ ラフ

降水量：実 測 降 水 量

時間

時間

時間

図-2：洪水予測の流れ
図-2 において上部のハイエトグラフの青のバーはある
時間 t における実降水データ、赤と赤紫のバーがそれぞ
ログラフでは青の線がある時間 t における実降水データから算出されたハイドログラフ、赤と赤紫の線がそれぞれt+1,t+2 の時間の予測降水データから算出されたハイドログラフである。そして時間経過と共に次の時間ｔ+1 の実降水データと t+2,t+3 の新たな予測降水データから順次ハイ降水量（mm/h）
降水量（mm/h）

れ t+1,t+2 の時間の予測降水データである。下部のハイド

15
実降水量
1h後予測降水量
2ｈ後予測降水量1050

ドログラフを算出していく（図-2 では時間経過と共に右に159131721

時間(h)時刻(h)移行していく）。上記のように、本研究で開発した洪水予測モデルは１ステップの実データと数ステップの予測データ

図-3：実測降水量と予測降水量のハイエトグラフ

より順次、数ステップ先の流量を予測できる。
1200

本研究で開発した分布型洪水予測モデルを用いて実測データと予測データより実流域にて予測解析を行った。
対象流域は新潟県南部に位置する魚野川六日町上流流域、解析期間は 1998 年 8 月 13 日 1:00〜24:00、アメダス
湯沢観測所の時間降水量データを実測降水データとして24 ステップを行い、それぞれのステップで予測降水デー
タとして 2 ステップ先の降水量を考慮する。予測降水デー
タはその後、雨がさらに強くなると想定し実測降水データの 1.2 倍をそれぞれ与えた。入力降水量のハイエトグラフ
を図-3 に、結果のハイドログラフを図-４に示す。

3流量（m/s）

4 洪水予測解析

900600300

01591317時間(h)時刻(h)図-4：洪水予測ハイドログラフ

2125図-4 において青の線は実測降水データに基づいたハイドログラフ、赤の線は２ステップ先の予測降水データに基づいた予測ハイドログラフである。図から確認できる通り、各タイムステップにおいてそれぞれ予測降水データを基に今後の流量を予測している。本モデルにおいて時間に伴読み

5 データモジュール

エリク

文データを入力して計算できる利点がある。しかし、メッシスト

信返DataData
Siozawa
ュ毎にデータを用意することはデータ量が多く水文空間 Yuzawa
Muikamati Data

分布データを作成するのに複雑な過程を行う必要がある。

Ａ④Ｂ

緯度・経度

最適データ

Ｃ

管理クラス

③
分布型モデルの１つの特長として各メッシュに即した水 格納

各メッシュ計算
ステーション・
データタイプの選択って複数ステップの流量予測を行うことが可能となった。

①Muikamati
Siozawa
36.942138.81 340
Yuzawa138.81 340
2 36.942
2 36.942 138.81 340
RAIN
2RAIN
TEMP
RAIN
TEMP
1998
9 15 13 0 0
12 23TEMP
1998
9 151998
9 151413
0 00 0 1712 2223
1998
9 15
13 0 0 1712 2223
1998
9 151998
9 151514
0 00 08 221998
9 15001998
9 151514
817 2222
・0 01998 9 15 15・0 0
8 22・・ ・・②

3
Muikamati.dat
Yuzawa.dat
Siozawa.dat

モデル立ち上げ込み

観測ステーション

また、・用いる観測ステーションの数及び地点の変更

・解析期間の変更

・データタイプ（降雨、気温等）の変更の際には新たにそれに即したデータファイルを作る必要

図-５:データモジュール概要図
6 データモジュール概要
データモジュール内で行われる機能を説明する。

があった。そこで、モデルの利用を簡易化するため観測所毎のデータを管理し、流域空間分布データ

I.

を作成。

降水量、気温等のデータタイプのうち、各観測ステーシ・各種データの補正。

ョンが保持しているデータには差異がある。そこで管理・モデルに必要な情報（流域パラメーター等）を記述している各観測ステーションからリクエストされていするヘッダーファイルの記述を変更するだけで用るデータタイプを保持している観測ステーションを選いるステーション、解析期間等の変更ができる。

別する。

・

データタイプの選択

データモジュールの開発を行った。
データモジュールの流れは

II.

①

決められたフォーマットで各観測ステーションの水メッシュと各ステーションの緯度、経度情報を用いて、文データファイルを用意。

Ⅰで選別されたステーションからメッシュに最も近いヘッダーファイルに用いる観測ステーション数、①ステーションを選択し水文データを抜き出す。

②

空間分布データの作成で用意した観測ステーションファイル名、解析期間、③④

データ補正用パラメータを記述。

III.

モデルは立ち上げと同時にヘッダーファイルを読リクエストされたデータが気温データの場合は観測ス

み込み各データファイルをデータモジュールに格テーションの標高と計算メッシュの標高差より(6-1)式

納。

から気温を補正しメッシュ気温データとする。

モデルからのリクエストに応じ、その都度、緯度、経度情報、データタイプ、から最適なデータをモデルへ返す。補正が必要ならば補正する。

図-5 にデータモジュールの概要図を示す。

気温補正

t = γ (h − hgauge ) + t gauge
γ：気温減率（℃/100m）：0.62（℃/100m）

t ：各メッシュにおける気温（℃）
h ：各メッシュにおける標高（m）
hgauge ：観測点における標高（m）
t gauge ：観測点における気温（℃）

(6-1)

IV.

降水補正

表-1 Cache 機能比較補正されたメッシュの気温が降雨降雪臨界温度よりも高ければ降雨、低ければ降雪と判定しそれぞれ補正を行う。
降水量計に捕捉されない降水量、標高による降雪量の増加を補正するため降雨、降雪をそれぞれ(6-2)(6-3)式で12
3Cacheあり（ｓ） Cacheなし（ｓ） 差％
28.27
31.28
3.01 9.62
28.45
31.21
2.76 8.84
28.21
31.12
2.91 9.35

12
3Cacheあり（ｓ） Cacheなし（ｓ） 差％
358.43404.0845.7 11.30
358.19404.9946.8 11.56
359.47404.0544.6 11.03

補正する。
降雨

Pmesh = Arain * Pgauge(6-2)

Pmesh = Asnow (1 + B(hmesh − hgauge )) * Pgauge(6-3)

降雪分布型モデル

管理クラス

Tsnow : 降雨降雪臨界温度（℃）

CacheRain Data

Yes

降水気温直前のリクエストと同じ観測ステーション

直前のリクエストと同じ観測ステーション

No

Cache Rain Data 更新

V.

Cache 機能Yes

NoCacheTemp Data

モデルへ返信Pmesh : メッシュ降水量 Pgauge : 観測所降水量

モデルへ返信モデルへ返信B : 降雪量標高補正係数

データタイプは？

モデルへ返信A rain , Asnow : 降水量ゲージ補正係数

Cache Temp Data 更新

データクラスA station Data

データモジュールには選択、判断を行う管理クラスと各観B station Data

C station Data

測ステーションのデータを管理するデータクラスとに分かれ

図-6：Cache 機能概要ている。基本的な流れとしては管理クラスで選択されたデータクラスの観測ステーションデータを分布型モデルへ返信す

７ 結論

るが、近隣のメッシュ同士では同じ観測ステーションを選択す

実測データと予測データを組み合わせた実時間洪る可能性が高い。そこで、管理クラスに各データタイプのデ水予測アルゴリズムを開発した。

ータを計算期間分、一時記憶する領域を設け、直前のリクエストと同じステーションが選択された際にはデータクラスまでその分布型予測モデルの開発により、実データに基データを取りに行かずに一時記憶しているデータをそのままづいて様々な降水の状況における流量シミュレーシ分布型モデルへ返信する Cache 機能を付加した。Cashe 機

ョンが可能となった。

能の概要図を図-6 に、Cache 機能付加前と後の計算時間比
較の表を表-1 に示す。Cache 機能の比較として魚野川六日

水文データ時空間分布の作成、データタイプの管理、町上流流域にてデータ補正の各機能を一元化したデータモジュール

1998 年 9/1 1：00〜 9/30 24：00

720 タイの開発により分布型モデル利用への敷居を下げた。

1997 年 11/1 1：00〜 1998 年 10/31 24：00

分布型モデルの機能拡張と共に利用を簡易化したこ

8760 タイムステップとにより分布型モデルの実用性が大幅に向上されムステップの２通りの解析を行った。表-1 の上部は一ヶ月の解析、下部は一年の解析それぞれに要した解析時間の比較である。表から分かるとおりそれぞれ 10％ほど速度が向上されているのが確認できる。

た。