流出・氾濫(2)

[II-144] Development of water-level prediction model considering hydraulic characteristics of water-level rises due to river constriction

〇Hitoshi TAKEMURA¹, Hikaru NIHARA¹, Kensaku YAMASHITA¹, Mizuki TAKANO¹, Daisuke NAKAMURA², Hiroshi YAMAMOTO² (1.Yachiyo Engineering , 2.Ministry of Land,Infrastructure and Transport Kizugawa-jouryu River Office)

Keywords:River constriction, Neural Network, Water level prediction

木津川の岩倉狭は狭窄部のため，洪水疎通が著しく阻害される．そのため，直上流の上野盆地で湛水し，たびたび浸水被害をもたらしている．上野地区では，洪水調節機能の確保と治水対策を目的に，遊水地を平成27年から運用開始した．遊水地の管理運用には，岩倉観測所の実績水位が活用されているが，水位予測モデルの精度が確保されれば遊水地管理の高度化に有効である．ただし，岩倉狭の影響により洪水時の水面勾配は時々刻々変化しており，HQ式を用いた水位予測が難しい特徴がある．本研究は，岩倉峡上流域を対象に，ニューラルネットワークを用いた水位予測モデルを構築し，河川狭窄部での水理特性を考慮したNNモデルの適用性を示した．