SIP国家レジリエンスの強化

テーマⅥ.スーパー台風被害予測システムの開発「統合ダム管理システム」
アンサンブル降雨予測情報を用いたダムの事前放流の高度化（独法）水資源機構
京都大学（一財）日本気象協会1

サブテーマ３︓統合ダム管理システムの研究開発の背景• ⼤規模豪⾬時には既存の洪⽔調節容量だけでは⼤幅に不⾜
問題点

解決策

洪⽔調節時のダムの状況(例)• 台⾵19号では６ダムで異常洪⽔時防災操作（緊急放流）実施• 『事前放流』による多⽬的ダムの利⽔容量や利⽔ダムの治⽔活⽤

洪⽔貯留前

洪⽔貯留中

• 利⽔者は貯⽔量を失う利⽔リスクのために協⼒が進まない
残る課題 • 現状では2⽇程度までの確定的な降⾬予測であり『事前放流』には情報不⾜

神奈川県
城⼭ダム
【台風19号における異常洪水時防災操作の状況】

2

統合ダム管理システムの研究開発の背景『事前放流』の概念図○ 洪⽔を貯める部分を⼀時的に拡張する● 予想に反して⾬が降らない場合、⽔不⾜に陥る予測精度に課題ダム

ダム〔現状の事前放流開始基準の例〕
・台⾵が北緯30度を越えダム流域に影響を及ぼす かつ〇〇県北部で24時間予測⾬量が〇〇mmを超過【問題点】
・台⾵が接近しないと判断できない
・判断情報が定量的ではない・利⽤している降⾬予測（MSM）は、3時間毎の更新時に予測⾬量が⼤きく変動する場合があることや、事前放流が可
能なのは実質半⽇程度と短いことが課題（台⾵19号の場合）
北緯30度：10/11
（1⽇前）

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事前放流の確実な実施に向けた必要な「コア技術」の開発
 大規模洪水時に流域の既設ダム(群)の有限な貯水容量を最大限活用する仕組みが必要。
 そのため、ダム操作に使用する「長時間・高解像度・高信頼性の降雨予測」と、これを活用する「最適なダム事前放流技術」 を開発。

事前放流ができていない現状①⻑時間アンサンブル降⾬予測
15⽇先までの降⾬予測
アンサンブル（51個）
確率的な幅をもった、洪⽔全体を捉えたダム流⼊量予測の実現（ダム操作予測が可能）

コア技術洪⽔全体を捉えたダム流⼊量予測が不可能な現実（ダム操作予測ができない）

予測技術の改善とダム操作の最適化

確定的（１個）降⾬予測

予測技術とダム操作の限界

２〜3⽇先までの事前放流の確実な実施に向けた対応②ダム最適事前放流予測モデル
貯⽔量が回復しないリスクを考慮したダムの事前放流最適化技術を構築

洪⽔において事前放流によるダムの利⽔容量の活⽤は進まない

⼤規模洪⽔において事前放流によるダムの利⽔容量の最⼤限活⽤が実現

4⻑時間アンサンブル降⾬予測の事例（2019台⾵19号）
台⾵19号上陸前（10/7 21時初期値）の関東地⽅のアンサンブル予測５１メンバー
資料：⽇本気象協会

10/11 21h5⻑時間アンサンブル降⾬予測
流域平均⾬量を精度よく表すための ・15⽇先までの予測データを1時間⾬量に変換

時空間分解能の向上→ ・1km格⼦に⾼解像度化（ダウンスケーリング）

台⾵19号による⼤⾬に対する予測： ＜10⽉10⽇21時〜10⽉14⽇9時までの84時間積算⾬量＞

従来技術︓GSM(20km)
予測値開発技術︓ECMWF※(1km)
予測値

実況値(解析⾬量)実況値

ダム流域に対応した⾼解像度化が必須

低解像度

⾼解像度

AIを⽤いた⾼解像度化（ダウンスケーリング）技術

スパコン不要で⾼速計算可能

複数⼿法の組み合わせで⾼精度化

 深層学習等により、過去の解析⾬量（解像度1km格⼦）を学習 25km格⼦・3時間⾬量・51メンバーのECMWF※データを、1km格⼦・1時間⾬量・51メンバーに変換※ECMWF︓ヨーロッパ中期予報センター

6アンサンブル予測とは気象予測が外れる原因• 数値予報モデルの不完全性

地上約1,500mにおける気温の平年差の予測• 初期値に含まれる誤差→ 予報時間とともに誤差が拡⼤（カオス）

アンサンブル（集団）予測• 少しずつ異なる初期値を多数⽤意して、多数の予測計算を実施→ 最も起こりやすい現象や現象の起きる確度を予測

観測値

50本の細い実線︓
個々の予測結果※初期値にわずかなバラツキを与えただけで、50個全ての予報が異なる予測結果を⽰していることがわかる

出典︓気象庁HP（http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kisetsu_riyou/method/ensemble.html）

7利⽤可能なアンサンブル予測情報
気象庁（メソアンサンブル）

ECMWF*1(15⽇予測)気象庁（週間アンサンブル）

格⼦解像度

全球 約25km（0.25°）

全球 約110km
⽇本域 約60km

予報時間

15⽇先

11⽇先

39時間先

1時間〜6時間※2

６時間

3時間

2回/⽇

2回/⽇

4回/⽇

51メンバー

27メンバー

21メンバー

項⽬

出⼒時間間隔
更新間隔
メンバー数※3
備考

メッシュサイズ⼤︓台⾵等の⼤きなスケールの気象現象を対象

⽇本域

約5km

平成31年度運⽤開始
格⼦解像度や計算⼿法はMSMと同じ仕様※1︓ヨーロッパ中期予報センター※2︓93時間先以降3時間間隔、7⽇先以降は6時間間隔※3︓わずかに異なる初期値から計算する予測値の数

 気象協会ではECMWFのデータを購⼊して活⽤ ECMWFのデータ要素︓
降⽔量、降雪量（⽔当量）、海⾯更正気圧, 地上気温, 地上⾵速（U,V)など

8ダム最適事前放流予測モデル■ アンサンブル降⾬予測から対象ダムの治⽔・利⽔リスクの算定イメージ

いつからどのくらいの放流量をいつまで0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0Storage Volume (m3)①予測降⾬量1,000

Qin_上限Qin_平均
Qin_下限0

逐次最適化により、途中で変更･中断･中⽌することも可能★★利⽔リスクを増⼤させず、治⽔効果を最⼤化★★

2,000②予測流⼊量1.30E+08
1.20E+08
1.10E+08
1.00E+08
9.00E+07
8.00E+07
7.00E+07
6.00E+07③ダム貯⽔量

異常洪⽔時
異常洪⽔時防防災操作開 災操作発⽣始⽔位

16111621263136414651566166717681869196101106111116

台⾵到達の15⽇前から、予測更新毎に、最適なダム事前放流計画を提⽰

3,000Inflow(m3/s)

⻑時間予測により、早期から放流計
画策定や関係者調整可能

Time (hours ahead)

上限：異常洪⽔防災操作の可能性あり ⇒ 事前放流必要
下限：貯⽔量の回復可能量把握 ⇒ この分を事前放流可能

最適な事前放流計画を作成

9アンサンブル予測を⽤いた事前放流
5⽇先までのアンサンブル予測

降り始めからの累積⾬量

上位の予測

ダムの洪⽔調節
能⼒の限界付近

下位の予測
1⽇後
●

ダム⽔位

●
●

2⽇後

3⽇後

4⽇後

5⽇後

ダムの洪⽔調節容量を超える危険性

サーチャー
ジ⽔位

下限の予測

常時満⽔位
1⽇後

2⽇後

3⽇後

4⽇後

ダム⽔位

・上位の予測⾬量を⽤いて事前放流を判断（⾒逃しの防⽌）・下位の予測⾬量を⽤いて事前放流の量を判断（空振りの防⽌）

上限の予測

5⽇後

上限の予測

サーチャー
ジ⽔位

下限の予測常時満⽔位
1⽇後

2⽇後

3⽇後

洪⽔量到達＝ダムが貯⽔を始める時点

4⽇後

5⽇
後

下限予測で回復
可能な量が事前10
放流可能量

ダム最適事前放流予測モデル
 時々刻々と変化する降雨予測情報に基づき、ダム事前放流操作を逐次最適化
⾼台⾵発⽣

低予測
⽅
針

低

操
作

予測精度の幅8⽇前（誤差⼤）台⾵接近前

3⽇前（誤差20%）

2⽇前（誤差10%）

対象流域のアンサンブル降雨予測

台⾵が接近するにつれて⾬量予測精度向上

異常洪⽔時
多 防災操作移⾏

事前放流できない

異常洪⽔時
防災操作
回避

SIP
洪⽔調節
洪⽔調節

流量

実 装 イ メ ー ジ現状

5⽇前（誤差40%）

事前放流可能（SIP技術）(メリット)水力発電利用も可能

ダム流⼊量◎最大放流量減少
時間11

統合ダム管理システムの実装イメージ
 ｢長時間・高解像度・高信頼性の降雨予測」と「最適なダム事前放流技術」を開発
 さらに、流域内の複数ダム（利水ダムを含む）の連携操作に展開
現 状

SIP技術
ダム毎のルールによる防災操作

ダムA
（多目的）

ダムB
（発電）

ダムC
（農水）

治水容量

ダムA
（多目的）

治水容量を増大して洪水調節氾濫域

支川（水位流量予測と連携）“逃げ遅れゼロ”“経済早期復旧”の実現

Sea

ダムC
（農水）

事前放流

治水協力により洪水調節

氾濫防止

氾濫域
支川

ダムB
（発電）

治水容量
治水容量

洪水調節
できない

単独で洪水調節既存施設の最大利用と複数ダムの連携操作で治水効果を向上

Sea

下流本川
（長時間河川水位予測と連携）

氾濫域最小化

追加の治水容量12アンサンブル予報を活⽤した確率予測（ECMWF,51メンバ）

資料：日本気象協会

2019年台⾵第19号︓10/12 7時頃上陸
台⾵経路3シナリオに対応した予測⾬量（上段︓平均予測、下段︓最⼤予測）

10
10⽉12⽇0時〜13⽇12時の実績累加⾬量(解析⾬量)

13⽇21時までの予測累加量 mm
50 100 200 300 500 800

最⼩予測

平均予測

■ ⼤⾬となる確率を分布図で提供
⽇⾬量100mm以上の確率

10/12

最⼤予測

10/7 上陸5⽇前時点の予測

10/13

10/7 上陸5⽇前時点の予測
13

まとめSIP技術の概要
大規模洪水時に流域の既設ダム(群)の有限な貯水容量を最大限活用する仕組みが必要
そのため、ダム操作に使用する「長時間・高解像度・高信頼性の降雨予測」と、これを活用する 「最適なダム事前放流技術」を開発• ECMWF（欧州中期予報センター）の配信する５１メンバーのアンサンブ
ル降雨予測データ（25kmメッシュ・3時間雨量）を、AIを用いて1kmメッ
シュ・1時間雨量に変換• 台風到達の15日前から予測更新毎に最適なダム事前放流計画を提示• 逐次最適化により途中で変更･中断･中止することも可能

降雨量の上限・平均・下限が時間経過ごとに更新されて提供• これを用いて利水リスクを増大させずに治水効果を最大化• 水位低下を水力発電設備で実施すれば、放流によるエネルギーロスも防止可能さらに、このシステムを流域内の複数のダム群や利水ダムにも拡張して 「ダム群の連携操作」を実現し、流域全体の安全度の向上が可能
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