農研機構は、農業用水が流れる排水路の水位や河川の堤防内に流れ込んだ雨水を排出する排水機場の水位をリアルタイムに可視化する予測モデルを開発した。

2つの予測モデルを開発

農研機構が開発した予測モデルは、時系列データの学習に最適なLSTM（Long ShortーTerm Memory）と呼ばれる人工知能を使用して数時間後の水位変化を予測する「AIモデル」と物理現象の基礎式に基づき排水路ネットワークの面的な水位情報を導き出す「水理モデル」の2つ。

「AIモデル」は、排水路や排水機場等の水位の時系列データを学習したAIが、直近の降雨データ・現在の水位データ・予報降雨データの3つを使用して数時間後の水位変化を予測。管理者は、管理モニターに映し出される水位予測をリアルタイムに確認しながら排水ポンプ等の操作を行うことができる。

AIモデルによる水位予測
出典：農研機構
「水理モデル」は、水の物理法則を基に排水路を流れる水位の高さを計算。管理者は、管理モニターに映し出される計算結果を確認しながら水門等の設備を適切に操作することができる。

水理モデルによる水位予測
出典：農研機構
「AIモデル」と「水理モデル」は、それぞれ単独のプログラムとして稼働できるが、使用には気象データの入力機能、モデルの計算、水位予測の出力機能等を自動化するシステムが必要とのこと。

低平農地での実証実験を開始

熟練管理者の減少が課題になっている日本の水利施設では、増加する豪雨災害による河川の氾濫や農林水産物の被害を最小限に抑えるため、管理区域内に流れ込む河川の水や雨水の水位を正確に予測する高精度なシステムの開発を求めてきた。

過去の自然災害（震災を除く）による農林水産物の被害額（農林水産省 令和2年食料・農業・農村白書）
出典：農研機構

農研機構は、応用技術株式会社と共同開発した「地域排水管理・減災情報システム」を導入する北陸地域の低平地（約110キロ平方メートル）に今回開発した2つの予測モデルを実装。排水ポンプ等の効率的な運転や水利施設の管理支援に向けた実証を進めながら、排水路や排水機場の水位情報を提供している。

地域排水管理・減災情報システムへの実装を表した概要図
出典：農研機構
農研機構は、今回開発した2つの予測モデルを用いて水利施設の管理を支援していくことで、豪雨災害による河川の氾濫を未然に防いでいくと同時に排水管理にかかる労力を軽減したい考えだ。


農研機構
https://www.naro.go.jp/index.html