管理人のイエイリです。治水や利水などの機能を備えた多目的ダムでは、効率的な発電を行うため、流入水量を高精度で予測することが重要です。これまではアメダスによる地上雨量と、気象レーダーによるレーダー雨量を用いて解析雨量を算出し、ダム流入水量を予測してきました。これまでの雨量予測方法(資料:気象庁)解析雨量データはとても正確ですが、過去1時間の雨量から30分おきに算出されるため、ダム流入水量に誤差が出ることが課題でした。そこでディー・エヌ・エー(以下DeNA)は、ナ、ナ、ナ、ナント、AIで降雨量データを予測することに成功したのです。行った、多目的ダムにおける利水運用の効率化についての研究で使われたものです。(NEDO)から委託。気象庁の解析雨量を「正確な値」と見立て、レーダー雨量データをAI(人工知能)の画像解析技術で補正することで、解析雨量と同程度の正確さをもったデータを5分単位で求めることができるようになりました。AIによって5分ごとに高精度の降雨量を予測するイメージ(資料:DeNA)高精度の降雨量を多頻度で得られるようになったため、将来はダム発電量の増加など、運用の効率化が期待できそうです。自然を相手にするダムの運用は、長年の経験と勘が重要な仕事ですが、これからはAIによるデータやリスク解析に基づいた操作の意思決定が行われるようになりそうですね。今回の台風19号では、いくつかのダムが満杯になり、緊急放流を余儀なくされました。その半面、台風が来る前に水位調節がされていなかったという指摘もあります。した中長期の流入量予測や放流による河川の水位予測なども、事前にシミュレーションするなどソフトな対策で、“流量の平準化”を実現できると、洪水の被害も軽減されるのではないでいしょうか。←記事に対するご意見、ご感想をどうぞ!「建設ITワールドマガジン」無料購読受付中!最新設計手法「BIM」「CIM」の最新情報も充実!。問い合わせ当サイトの内容・構成・デザイン・画像の無断転載、複製(コピー)は一切禁止です。ReservedTranslate。