AIを活用し、降雨量データの精度が向上 - 多目的ダムの流入水量の予測精度が向上し、運用効率化を支援

2019/10/10  株式会社 ディー・エヌ・エー 

AI

AIを活用し、降雨量データの精度が向上

多目的ダムの流入水量の予測精度が向上し、運用効率化を支援

2019年10月10日

株式会社ディー・エヌ・エー(本社:東京都渋谷区、代表取締役兼CEO:守安 功、以下DeNA)と、日本工営株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:有元 龍一、以下日本工営)、国立大学法人長岡技術科学大学、独立行政法人国立高等専門学校機構 長岡工業高等専門学校は、多目的ダム※1における利水運用の効率化のための研究を行い、将来的に増電効果が見込めることが分かりました。
本研究においてDeNAは、AI(画像解析)技術を活用し、広範囲かつ高頻度で降雨量を予測して現在活用しているデータの精度を高めることでダム運用の効率化に貢献します。

なお本研究は、国の「IoTを活用した新産業モデル創出基盤整備事業」のプロジェクトの1つとして、国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)より委託されました。

■現状の多目的ダムにおける降雨量の予測方法
これまで多目的ダムでは、地上雨量※2とレーダ雨量※3を用いて解析雨量※4を算出し、ダム流入水量を予測していました。地上雨量は高頻度で正確な降雨量を測ることができる一方、観測範囲が狭いことが難点です。対してレーダ雨量は、範囲が広く遠方まで観測可能ですが、局地的・速報的な降雨量を測るには不向きです。

そのため地上雨量とレーダ雨量のデータを合わせて、広範囲かつ正確な雨量を解析雨量として算出しています。しかし解析雨量は、30分おきに過去1時間の雨量から算出されるため、速報性に欠け、ダム流入水量に誤差がでることがありました。

画像出典:気象庁ホームページ( https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kurashi/kaiseki.html )

■AI(画像解析)技術を活用した予測方法
今回、解析雨量を正確な値と見立て、レーダ雨量データを画像解析技術で補正することで、広範囲かつ正確な降雨量データ(解析雨量と同程度の正確値)を、従来の30分単位ではなく5分単位で求めることができました。
これにより、ダム流入水量をより正確に予測し、ダム運用の効率化に貢献することが期待されます。

※1 多目的ダム: 流水量を調整する治水、農業利用や発電に活用する利水など、複数の機能を兼備したダム
※2 地上雨量: アメダスなど地上に設置した観測機器を用い、ある地点において行われる降水観測の測定値
※3 レーダ雨量: アンテナを回転させながら電波を発射する気象レーダを用いて観測した広範囲の雨量
※4 解析雨量: 地上雨量とレーダ雨量を組み合わせて、降水量分布を解析したデータ

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