①国土交通省および気象庁による観測・予測データ(降雨、河川水位、河川流量)をインターネット経由で自動取得し、工事地点の河川水位の解析に活用する。
②解析には3つの手法(①流域内の累積雨量による手法、②分布型流出解析による手法、③工事地点上流の複数の観測水位による手法)を併用し、信頼性やロバスト性を確保する。
③観測データや予測結果はインターネットで自動配信される。予測した水位が危険水位を超えた場合には、警報を携帯メールなどを通じて工事関係者に迅速に周知する。
大規模出水を予測して警報を配信し、重機、資材や人員を予め退避させ、河川工事の安全を確保する。河川工事だけでなく、増水による危険性がある河川周辺での工事にも適用が可能である。
・各予測モデルの予測精度が異なるため、出水判断に迷う場合がある。
・近年の降雨パターンが変化、多様化しているため、従来の予測モデルでは予測が困難なケースが発生している。
・工事現場内の建設重機や資材を退避・養生するためには数~十数時間のリードタイム(現在時刻と出水予測時刻との差)が必要であるが、河川の地形や周辺の土地利用などの条件によりリードタイムを必ずしも確保できない場合がある。
・AIを用いた予測手法検討等、予測モデルの精度向上に努める。
・長時間先の予測情報等を活用してリードタイム確保に努める。
登録番号 | 15-2 |
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活用分類 | 人・行動センシング |
適用工事 |
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作業 | 工事地点より上流域の雨・河川データをインターネットで自動取得して、予測解析を行い、出水が発生すると予測された場合は警報を配信する。 |
活用実績(件数又は現場数) | 6件 |
特許・実用新案 | 特許:無 実用新案:無 |
当該技術所有企業 | [技術の所有権] 自社 [販売] その他:(自社のみ) |
第三者評価・表彰等 | 平成26年度 全国土地改良工事等学術技術最優秀賞 : (公社)農業農村工学会 |
当該事例紹介ウェブサイト | http://www.taisei.co.jp/ |
掲載日 | 2019年4月15日 |
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大成建設株式会社 技術センター技術企画部 情報技術室
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