□ポイント

◎リアルタイムデータ同化システムを開発し、日本全国の主要河川の８０％で流量予測精度を向上させ、日本全国の水位観測地点の６０％以上で信頼性の高い洪水予測を実現可能であることを示した。

◎早期警戒システムのモデルを変更することなく、１８００の水位観測データを用いて初期状態を補正するだけで、これまで予測が困難であった急峻な洪水のピーク流量の捕捉に成功。

◎最大１日前からの洪水予測精度の向上により、避難準備や緊急対応のための時間的余裕が生まれ、人的・経済的被害の軽減への貢献が期待される。

東京大学生産技術研究所の芳村 圭教授、同大学大学院新領域創成科学研究科の柳莹莹修士課程（研究当時）らが参画する国際研究チームは、洪水予測でのリアルタイムデータ同化システムを開発し、日本全国の河川流量・洪水予測の精度を大幅に向上させることに成功した。

同システムは、国土交通省が管理する１８００か所の水位観測データを１時間ごとにモデルの初期状態へ反映させることで、データ同化を使わない早期警戒システムを上回る予測性能を実現した。

日本の主要河川の８０％で予測精度が向上し、日本全 国の水位観測地点の６０％以上で信頼性の高い洪水予測が可能となった。２０１９年の台風ハギビス、２０２２年の北日本洪水、２０２４年の秋田県での突発的洪水の３事例での検証では、いずれもデータ同化により最大１日前からの洪水予測が改善され、特にこれまで予測が困 難であったピーク流量の捕捉に顕著な効果が確認された。

この研究の成果は、日本国内にける洪水早期警戒システム（ＦＥＷＳ）への実装だけでなく、洪水リスクの高い世界各地への応用も期待される。