自然災害の被害を防ぐには、早期の避難が効果的です。
台風のように進路や規模が予測できる場合、素早い避難ができますが、豪雨や土砂災害などは予測しづらく、素早い避難ができず、緊急避難しなければならないことがあります。
それを解決するため、災害を予知するためのシステムが開発されています。
この文章では、氾濫を予知するシステムを紹介します。
1つは、全国の河川で使われている力学的な予測モデルです。
力学的モデルは、降雨してからの一連の流れを計算モデル化することで、予測できるようにしています。
しかし、地形のデータが必要なため、データとコストがかかります。
そこで、もう1つの方法である、統計的な浸水予測モデルが開発されています。
今までの降雨やそれによる水位データを関連づけ統計モデル化することで、予測できるようにしています。
これに関して、AIを用いたさまざまな研究がされています。入力データを増加すると誤差が大きくなるという問題がありましたが、ディープラーニングを用いたモデルにより、入力データの増加が有効活用され精度が向上しました。今後も技術の発展が望まれています。
