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WRFによる降雨予測を活用した 新たな洪水調節手法の適用性検討
水 文 ・ 水 資 源 学 会 誌 J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour. Vol. 24, No.2, Mar. 2011 pp. 110 - 120 原著論文 WRFによる降雨予測を活用した 新たな洪水調節手法の適用性検討 三石 真也 1) 尾関 敏久 1) 角 哲也 2) 1) 国土交通省国土技術政策総合研究所河川研究部水資源研究室 （〒305-0804 茨城県つくば市旭1） 2) 京都大学防災研究所水資源環境研究センター （〒611-0011 京都府宇治市五ヶ庄） 気候変動による極端な降雨現象が増加する一方で，新たな洪水調節施設の整備は種々の制約条件により遅れて きており，既設ダムのより効率的かつ効果的な操作が求められている．本論文は，近年精度向上の著しいWRF （Weather Research and Forecasting model）による降雨予測を活用しつつ，下流被害を最小化することを目指した合理 的な洪水調節手法の適用性について，超過洪水を含めた検討を行ったものである．さらに，WRFによる降雨予測の 誤差の取り扱いを分析するなど，より効果的な洪水調節運用に向けた検討を行った． キーワード：WRF，降雨予測，洪水調節，事前放流，最大放流量 Ⅰ．はじめに の信頼性で実行可能となる（豊田，2009）など，近年 精度向上が著しいWRFを活用して，過去に大規模洪 地球温暖化に伴う影響として，IPCC第4次報告書 水を経験したダム流域を対象に降雨予測を行うととも では，極端な降雨現象の発生頻度が引き続き増加す に，流域における損失雨量を簡便に算出してダム流入 る可能性が非常に高いこと等が指摘されており，これ 量を求め，ダムの容量を最大限に活用した効率的な洪 らの影響に対して，適切に対処することが求められ 水調節方法について検討し，超過洪水を含めた実際の ている．一方，我が国における国土交通省所管ダム 洪水によりその適用性について広範な検証を行った． の建設は，事業費で平成9年，施工箇所数で平成5年 すなわち，利水容量を治水容量と一体的に運用するこ をピークに近年減少しており，今後は，既存ストック とを目指して，利水と協調した事前放流の実施やダム のいっそうの機能強化が必要と考えられる． 容量全量を活用した効率的な洪水調節を行い，下流の 近年，ダムによる洪水調節機能の向上に関する研 洪水被害を最小化することを目指した． 究事例は多く，下坂ら（2009）は，洪水低減部にお ける総流入量を算定して事前放流を行うことによ り，ダムの洪水調節機能の向上と利水安全度の保全 の両立を図っている．また，北田ら（2010）は，気 象庁の降水短時間予報を用いて，ダム流域の流入特 Ⅱ．WRFによる降雨予測を活用した洪水 調節手法 1．WRFの特徴と各ダムにおける降雨予測 性に基づき，事前放流を行う洪水調節方法を提案し WRFは，米国のNCAR/NCEP（The National Center ている．一方，三石ら（2010a, b, c）は，水位放流 for Atmospheric Research / National Centers for 方式およびVR方式によるダム放流操作の合理化に Environmental Prediction）により現業用，研究用に開 加えて，WRFを活用した降雨予測によるダム洪水調 発された非静力学のメソスケール気象モデルであ 節操作の可能性に関する基礎的検討を行っている． り，小さなスケールの気象現象も取り扱うことが可 本研究においては，48時間以内の降雨予測が相当 110 原著論文 能である． 水文・水資源学会誌 第24巻 第2号（2011） WRF及びWRFに類似した領域気象数値モデルを 用いた降雨予測に関しては，これまで多数の論文が WRFの初期値・境界値の精度が向上することを示 した． 発表されている．例えば，日下ら（2006）は，WRF 国土交通省や都道府県が管理する洪水調節を目的 の有用性を評価するために，平成16年新潟・福島豪 としたダムの集水面積は，数 km2∼数百 km2程度で 雨の再現計算を行い，WRFによる解析の初期値と ある．このため，台風や前線はもちろんのこと，集 してNCEPの全球気象モデルの解析値を用いた場合 中豪雨や雷雨など水平スケールが10∼100 km程度と において，良好に豪雨を再現できることを示した． 小さな気象現象によっても，ダム流入量が大きく変 Collischonn et al.（2005）は，三次元非静力学的モデ 動することとなる．一般的に気象数値予測モデルの ルの改良型地域予測システムARPSによる三つの異 メッシュの大きさについては，解析対象とする気象 なる空間解像度の降雨予測と分布型モデルによる流 現象の概ね1/5程度とすることが望ましいとされて 出解析を用いて，ウルグアイ川の2，3日先までの河 いる．ここに，気象数値モデルは多くのモデルが提 川流量予測を行い，一定の予測精度を有することを 案されているが，WRFはダム毎に任意にダウンス 示している．Habets et al.（2004）は，フランスで用 ケールが行え，1 kmメッシュ程度の計算を行うこと いられている河川の日流量を算出する水文気象流出 が可能なオープンソースであるとともに，計算の初 モデルSAFRAN-ISBA-MODCOU（SIM）に，2つの 期値，境界値を与える上で気象庁数値予測データな 数値気象予測モデル（APREGEとALADIN）の降雨 どとの親和性も良いなどの利点がある． 予測値を入力して，フランスローヌ川における河川 WRFが水平スケールの小さな気象現象を対象に 流量予測を行い，実測値と比較することによりその 計算可能なオープンソースであることを踏まえ，本 利用可能性を示した． 論文では，WRFを活用しつつ簡便なモデルにより WRFの降雨予測を活用するにあたっては，誤差 ダム流入量を予測し，洪水調節操作を最適化するこ やバイアスの評価が問題となるが，これらに関する とを検討した．なお，ここでは実績洪水を対象とす 代表的な研究例として，以下に示す研究がある．例 ることから，当時の気象庁数値予報データ（RSM） えば，Caldwell et al.（2009）は，カリフォルニアを を初期値，境界値として使用し，WRFにより3段階 対象としてWRFによる計算を過去40年間について （10.8 km，3.6 km，1.2 km：豊平峡ダムの例）にダ 行い，WRFによる計算降水量の評価を行い，降雨 ウンスケーリングを行い計算した． 分布は良好な再現性があるものの，降水強度には正 本研究で用いたWRFは計算当時最新のVer.3.1.1で のバイアスがあることを指摘している．Done et al. あり，初期条件として，上空の気温，風，比湿およ （2004）は，10 km，4 kmの各格子サイズで計算した び表面の温度，気圧を設定する必要がある．今回の WRFによる降雨予測結果を実績雨量と比較し，4 km 初期条件の設定を表−1に，境界条件の設定を表−2 格子とすることでバイアスが少なくなることを示し に示す．また，計算における大気側面境界は緩和域 ている．Yuan et al.（2008）は，複数のオプション設 を4層とした．さらにパラメタリゼーションおよび 定でWRFの計算を行い，各設定での予測雨量とそ スキームはVer. 3.1.1で選択可能な最新のものの中か れらを平均したアンサンブル平均予測雨量のそれぞ ら，メソスケール気象現象を対象とすること，日本 れを実績雨量と比較し，アンサンブル平均を行うこ 付近（中緯度）における豪雨事例の計算であること とによりスレットスコアが改善することを示してい る．ただし，これらの既往研究は特定の領域もしくは 地点における予測雨量について絶対的な誤差の上限 値や下限値を定量的に評価しているものではない． 表−1 WRFの初期条件の設定 Table 1 Setting-up of initial conditions for the WRF model. 高度 化技術を活用し観測データを活用した補正を行うこ 気象要素 気温 さらにWRFの予測精度向上に向けては，近年同 上空 とが可能となったことから，以下のような報告が行 風 比湿 われている．すなわち，田中ら（2010）は，GPS可 降水量をWRFに同化することにより予測精度が向 上することを見いだし，Ma et al.（2009）は，GPS掩 蔽観測データを全球モデルに同化することにより， 温度 表面 設定方法 RSM初期値を内挿 RSM初期値の気温，相対湿度から算出 した比湿を内挿 陸上 RSM初期値の地上気温を内挿 海上 Near-goosの海面水温観測値を内挿 気圧 RSM初期値の海面更正気圧，地上気温， 標高から算出した表面気圧を内挿 原著論文 111 J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 24, No.2, 2011 表−2 WRFの境界条件の設定 Table 2 Setting-up of boundary conditions for the WRF model. 高度 気象要素 気温 表面 を考慮して48時間先までの予測計算を行うととも RSM予報値の気温，相対湿度から算出 比湿 温度 初期時刻を計算開始時刻とし，計画降雨の継続時間 に，6時間毎に更新を行った． RSM予報値を内挿 風 上空 設定方法 を考慮して表−3のとおり設定した．計算対象時刻 は，降雨開始の48時間前以降におけるRSMの予測 2．降雨予測を活用した合理的なダム操作手法 した比湿を内挿 本論文では，WRFによる降雨予測によってダム 陸上 RSM予報値の地上気温を内挿 海上 Near-goosの海面水温観測値を内挿 流入量を予測し，操作規則において定めた放流手法 RSM予報値の海面更正気圧，地上気温， よりも最大放流量を低減させるための，より効果的 気圧 標高から算出した表面気圧を内挿 な洪水調節手法を検討した．シミュレーションを実 施したダムは，日本国内において過去に大規模洪水 表−3 計算に用いたパラメタリゼーションおよびスキーム Table 3 Parameterization and schemes used for calculation. 物理過程 放射過程 境界層 過程 雲微物理 過程 積雲パラ メタリゼー ション 項目 パラメタリゼーションおよび を経験した12ダムである． 今回検討した洪水調節手法のフローを図−1に示 す．降雨予測を活用した本手法は，洪水調節効果の Long wave スキーム RRTMG scheme Short wave RRTMG scheme 大気境界層 MYNN 3rd level TKE scheme 差に起因する治水容量の不足や利水容量の不充足な 接地境界層 MYNN Monin-Obukhov 相似則 どのリスクへの影響を把握するため，WRFによる 地表面過程 Pleim-Xiu 陸面モデル 予測値の他に，予測値に対して多く又は少なく降る 10.8 km格子 なし と考えられる誤差範囲を設定した．既往の研究では， 3.6 km格子 WDM 5-class scheme 1.2 km格子 WDM 6-class scheme WRFによる降雨予測の定量的な誤差については明 10.8 km格子 Kain-Fritsch scheme (new Eta model 版) 向上が期待できる一方で，予測の誤差によるリスク を負うことが考えられる．ここでは，降雨予測の誤 らかになっていないため，ここでは，WRFとは異 なるが，気象庁予測降雨量の誤差に関する研究実績 3.6 km格子 同上 である気象予測データの利用可能性に関する研究 1.2 km格子 なし （和田ら，2006）による48時間積算雨量の誤差率を 図−1 洪水調節手法のフロー図 Fig. 1 Flow diagram of flood control method. 112 原著論文 水文・水資源学会誌 第24巻 第2号（2011） 援用し，WRFによる予測雨量に対する実績降雨量 しており，パラメータの数も少ないことから最適な 上限値及び下限値の比率で定義される誤差率を乗じ パラメータ探索が容易である．河川の高水管理にお たものを予測降雨として算出した．予測降雨に対し け る 予 測 降 雨 情 報 の 適 用 性 に 関 し て は， 和 田 ら て実際に降る可能性のある雨量の上限値，下限値は （2005）が気象庁が実施している気象予測情報VSRF 次のように示される． を用いた洪水予測精度の評価を7水系において実施 している．そして貯留関数モデルを採用した結果， 予測に対する降雨の上限値（mm） （1） ＝1/0.700×予測降雨（mm）＝1.43×予測降雨（mm） 予測に対する降雨の下限値（mm） （2） ＝1/1.40×予測降雨（mm）＝0.714×予測降雨（mm） 6時間前の予測値でも実測流量と高い相関を示し， 十分に実用に利用できるとしている．一方，分布型 流出解析モデルは，昨今の局地的大雨等による水害 の頻発を受けて洪水予測，予警報システムに組み込 まれはじめている．流域を細かなメッシュに分割し 本研究では，予測に幅を与えることによる洪水調 て解析を行うモデルの特性から，任意の点での流量 節操作への影響を確認するための第1歩として，実 予測が可能であり，中小河川や一部の一級河川にお 績降雨がこの予測幅の中にあることを前提として いて導入されつつある．佐山ら（2004）は，ダム群 いる． の流況制御を考慮した広域分布型流出予測システム 降雨予測は，WRFによる計算の初期条件データ の開発を行い，8ダムについて検証を行った結果， の入手に合わせて6時間毎に更新し，流入量に応じ 1982年台風10号洪水に対して良好な再現計算結果を て1時間毎に図−1に示す操作判断を実施する洪水調 得ている． 節シミュレーションを行った． ダムの洪水調節手法の判断を行うにあたっては， シミュレーションを実施するにあたって，降雨予 日本における河川が急流であり流出が早いという特 測に基づきダム流入量を予測するためには，流出解 性から，短時間にダムへの流入量を予測する必要が 析を実施する必要がある．一級河川など比較的流域 ある．一方，WRFによる降雨予測値の算出までに3 面積の大きな河川における洪水流出解析において 時間程度を要することに鑑みれば，流出解析は極力 は，これまで貯留関数法が最も豊富な運用実績があ 簡便に行うことが望ましい．ここに貯留関数法は洪 る．貯留関数法は流出の非線形性を簡潔な式で表現 水イベント毎に異なる有効降雨量の算出が困難であ るほか，集中型モデルのため，局地的な豪雨に対応 するのは困難であり，一方，分布型モデルは，パラ メータ数が非常に多く，その同定や数値入力が煩雑 である短所をそれぞれ有している．そこで本研究で は多くのダム流域について，簡便かつ迅速に流入量 を算出することを目標として以下の手法を採用した． すなわち，ダム上流域における初期損失，一次流出， 図−2 降雨流出機構と総流出高 Fig. 2 Rainfall runoff system and total height of runoff. 図−3 ハイドログラフの作成 Fig. 3 Creation of hydrograph. 原著論文 113 J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 24, No.2, 2011 飽和流出，最大地中保水能とその低減曲線により降 本検討により明らかとなったことを以下に示す. 雨損失を算出し，1時間毎の降雨量から降雨損失を なお，豊平峡ダム，矢作ダム，温井ダム，鶴田ダム 控除して得られた有効降雨量（流出高，図−2参照） のうち，中小洪水については，予測計算した結果の を求め，これに集水面積を乗じてダム流入量とした． 想定される誤差が，本研究で提示する操作の改善策 ハイドログラフ作成にあたっては，降雨量のピーク に影響を及ぼさないと考えられる．そこで本検討で 生起時刻と流入量ピーク時刻の差で求めた洪水到達 は，WRFによる数値解析を行わず，実績降雨を用 時間を降雨発生時刻に加えた（図−3参照）． いてダム流入量を算出して解析したが，その他の超 過洪水，計画規模相当の洪水など主要な洪水につい Ⅲ．WRFによる降雨予測を活用したダム 操作シミュレーション結果 ては，全てWRFによる降雨予測を用いている． （1）大洪水が襲来したケースについては，降雨予測 を活用して適切な事前放流と最大放流量を決定す Ⅱに示した手法によれば，通常の操作規則による ることにより，被害を最小化することが期待され 洪水調節に比べて，図−4に示すとおり，最大放流 る．超過洪水が発生して，下流で氾濫した矢作ダ 量を小さくすることが期待される．すなわち，超過 ムH12年9月洪水，二風谷ダムH15年8月洪水，渡 洪水発生時にあたっては，適切な事前放流の実施と 川ダムH16年8月洪水では，表−5に示すように， 適切な放流量の設定により「ただし書き操作」（ダ WRF予測値を活用した操作により最大放流量を ム容量が不足した場合に放流量を流入量にすり付け それぞれ1,404 m3/s，489 m3/s，115 m3/s低減し， る操作）を回避し，大幅に最大放流量を低減するこ 被害を大幅に軽減できる．但し，計画最大放流量 とができる．また中小洪水においては，「洪水調節 よりも大きな流量を放流する際には，その根拠を 開始流量」（ダムで洪水カットを開始する流量で， 人口，資産の集積状況に配慮しつつ整理する必要 通常は下流で氾濫被害が発生しない無害流量で設 がある． 定）による定量放流に抑えることにより，被害を生 一方，大災害を招いた鶴田ダムH18年7月洪水 じさせないようにすることができる．これらの効果 では，WRF上限値を用いたケースでも最大放流 については，本研究の提案する手法において，利水 量が実績操作に比べて300 m3/s増加した（図−5参 容量も洪水調節に活用すること，流入量を予測し， 照）．これは，鶴田ダムが南九州西側に位置し， ダム空き容量と比較して最適な放流量を選択するこ 東シナ海からの大量の湿った水蒸気等の供給によ との両者が寄与している． り，長時間にわたる豪雨が発生する特異な気象条 12ダム69洪水について洪水調節のシミュレーショ 件にあったにも関わらず，これが十分考慮されず ンを実施し，無害流量までの放流数，事前放流実施 に，WRFの解析に使用する気象庁の気象モデル 数，計画最大放流量以上の放流数などについて整理 による降雨予測が過小に評価されていたことが主 した結果を表−4に示す．WRF予測値，上限値，下 限値のいずれを採用するかにより効果は異なる． な原因と思われる． （2）全体の傾向として，上限値を採用したケースで 図−4 洪水調節効果の比較 Fig. 4 Comparison of flood control effects. 114 原著論文 水文・水資源学会誌 第24巻 第2号（2011） 表−4 シミュレーション結果の総括 Table 4 Summary of simulation results. ダム名 豊平峡 検 討 対 象 ケ ー ス 数 12 ダム 四十四田 7 ダム 川俣 6 ダム 矢作 14 ダム 温井 4 ダム 早明浦 10 ダム 鶴田 11 ダム 二風谷 1 ダム 鹿野川 1 ダム 野村 1 ダム 渡川 1 ダム 祝子 1 ダム 計 69 操 作 判 断 に 用 い た 値 （ ︵定無 注量害 1 放流 ︶流量 ケま ーで スの 数 実事 施前 ケ放 ー流 ス 数 放無 流害 実流 施量 ケ以 ー上 スの 数 表−5 WRFを活用した操作と実績操作の比較 Table 5 Comparison between simulated operation based on the WRF model and actual operation performed. 放計 流画 実最 施大 ケ流 ー量 ス以 数上 の ケダ ーム ス容 数量 を 使 い 切 る ケ遅 ーれ ス操 数作 を 生 じ た ︵な利 注か水 4 っ容 ︶た量 ケを ー回 ス復 数で き 上限値 11 0 1 1 1 0 9（0） 予測値 11 0 1 1 1 0 9（0） 下限値 11 0 1 1 1 0 9（0） 実績操作 9 0 3 1 0 上限値 6 4 1 0 0 予測値 6 2 1 0 0 0 4（0） 下限値 7 0 0 0 0 0 4（0） 実績操作 4 0 3 0 0 0 上限値 6 0 0 0 0 0 5（0） 予測値 6 0 0 0 0 0 5（0） 下限値 6 0 0 0 0 0 5（0） 実績操作 5 0 1 1 0 0 上限値 13 10 1 0 0 0 13（9） 予測値 13 1 1 0 1 0 12（1） 下限値 14 0 0 0 1 0 12（0） 実績操作 8 0 6 1 0 0 上限値 4 0 0 0 0 0 1（0） 予測値 4 0 0 0 0 0 1（0） 下限値 4 0 0 0 0 0 1（0） 実績操作 3 0 1 0 0 0 上限値 9 1 1 0 1 予測値 9 0 1 0 1 7 4（0） 下限値 9 0 1 0 1 7 4（0） 実績操作 5 0 5 0 0 0 上限値 3 11 8 1 1 1 1（1） 予測値 7 9 4 1 2 1 1（1） 1（0） 0 （m3/s） 低減量 最大流入量 最大放流量 ダム名 洪水 矢作ダム H12.9 2,993 2,378 974 1,404 二風谷ダム H15.8 5,959 5,489 5,000 489 渡川ダム H16.8 1,005 827 712 115 （m3/s） 実績 WRF活用 （m3/s） 9 1（注2） 4（2） 1 3 8 0 8（注3） 4（0） 図−5 鶴田ダムH18年7月洪水 WRF上限値シミュレー ション結果 Fig. 5 Simulation result of July 2006 flood at Tsuruda Dam using the maximum WRF value. 4 は，事前放流や無害流量以上の放流を実施した ケースが多く，一方，下限値を採用したケースで 下限値 5 3 6 1 5 0 実績操作 0 0 11 1 0 0 1 は，ダム容量を使い切るケースが多い．これは， 上限値 0 1 1 1 1 0 0 予測値 0 0 1 1 1 0 0 予測降雨量が大きな場合は，図−1においてダム 下限値 0 0 1 1 1 0 0 実績操作 0 0 1 1 1 0 0 上限値 0 1 1 0 0 1 0 予測値 0 0 1 0 1 1 0 下限値 0 0 1 0 1 1 0 実績操作 0 0 1 0 1 0 上限値 1 1 0 0 0 0 予測値 1 1 0 0 0 0 0 下限値 0 0 1 0 0 0 0 ち，中小洪水50数洪水においては，上限値及び下 実績操作 0 0 1 0 0 0 0 上限値 0 1 1 1 0 1 0 限値の判断によらず，事前放流を実施するなどし 予測値 0 0 1 1 0 1 0 下限値 0 0 1 1 1 1 0 実績操作 0 0 1 1 0 1 0 上限値 0 0 1 1 1 0 0 予測値 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1（1） 下限値 0 0 1 1 1 0 実績操作 0 0 1 1 1 0 上限値 53 30 16 5 5 12 38（13） 予測値 57 13 12 5 8 10 36（2） 下限値 56 3 13 5 12 9 36 実績操作 34 0 35 7 3 1 26 0 注1 : 無害流量までの定量カット実施ケース数には，洪水流入量が無害流量に到達せ ずに終了したケースも含んでいる（予測誤差の設定によらない）．該当するダ ムおよびケース数は，四十四田ダム：2ケース，川俣ダム：2ケース，矢作ダム： 1ケース，温井ダム：2ケースである。 注2 : 遅れ操作となったのは，事前放流により水位が低下したことによる． 注3 : 早明浦ダムは，コンジットゲートがないため，特に制限水位未満（クレストゲー ト敷高未満）の時に遅れが生じる．H16.8 洪水はクレストゲート敷高を超える が水深が低く，放流能力が上がらない． 注4 : 貯水位が制限水位未満で洪水調節を終了したケース数 （内，事前放流を行ったケース数） 容量が不足すると判断されることが多く，逆に予 測降雨量が少ない場合は，流入量に比べてダム容 量に余裕があり，洪水を貯留しても差し支えない と判断するためである． （3）シミュレーションを実施した12ダム69洪水のう て無害流量のみの放流となった．なお，実績操作 においては，無害流量以下の放流は34洪水にとど まっており，本手法の効果は明らかである． （4）早明浦ダムH16年8月洪水では，洪水末期の予 測誤差に対応できず，無害流量を上回る放流量が 発生した（図−6参照）．これは，WRFによる降 雨予測において，第3波の洪水ピークを予測でき ていないことに起因するものである．この他， H16年7月洪水など7洪水で遅れ操作も発生した が，利水容量が大きいため被害の発生にはつながっ ていない．この遅れ操作は，早明浦ダムにおい てはコンジットゲートが無く，水位が低い状況で 放流量を増加させることができず，洪水初期に洪 原著論文 115 J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 24, No.2, 2011 図−6 早明浦ダムH16年8月 洪水シミュレーション結果 Fig. 6 Simulation result of August 2004 flood at Sameura dam. 図−7 野村ダムH16年8月洪水 WRF上限値シミュレー ション結果 Fig. 7 Simulation result of August 2004 flood at Nomura dam using the maximum WRF value. 水を不必要に貯留してしまっていることに起因し ている． （5）野村ダムH16年8月洪水において上限値（1.43倍） る降雨予測の誤差の正確な把握が求められる．具体 的には，以下に示すとおりである． を採用したケースでは，予測降雨量が大き過ぎた ために，図−7に示すように大量の事前放流を行っ 1．操作手法の改良 た結果，洪水終了後も利水容量が充足できない結 現場の実際の操作において，降雨予測に含まれる 果となった．このように予測降雨の誤差は，利水 誤差を考慮して予測に幅を設定した場合には，図−1 面でもリスクを発生させることとなる．但し，こ に示すフローに従うと，事前放流や無害流量の放流 の洪水においてWRF予測値や下限値を採用した など相反する操作判断となる場合も存在する．具体 ケースでは，このような利水上の弊害は発生して 的には，通常の操作規則によった操作を行った場合， いない． 図−8に示すように4つのケースに分類される．ここ に図−8は予測値，上限値，下限値それぞれの降雨 Ⅳ．実際のダム管理へ導入を図る上での 改良 について操作規則に従った通常の操作を行った場合 に推定される貯水位の変化を示している．四十四田 ダムH16年12月洪水に代表されるケース1にあって Ⅲの結果から，降雨予測の誤差は，ダムへの流入 は，上限値の降雨では治水容量が不足し，下限値の 量を大きく又は小さく予測することから，適切な事 降雨では利水容量が充足できないなど，治水・利水 前放流の実施や利水容量の充足など，治水，利水上 機能の確保が背反する場面も想定される．この場合， の機能発揮に影響することがわかった．実際のダム 実際の降雨が，設定した予測誤差範囲内にあること 管理においては，予測に反して，多量または少量の を前提に，計画を超える放流による被害が重大であ 降雨量であった場合に，それぞれ発生する可能性の る一方，利水容量の不充足については，発電を除け ある超過洪水対応や利水容量回復など，予測誤差の ば直ちに被害が発生するとは限らないこと等を考慮 もたらすリスクを踏まえた適切な対応とWRFによ すれば，下流の水害を軽減することを最優先すべき 116 原著論文 水文・水資源学会誌 第24巻 第2号（2011） であろう．利水よりも治水上の影響を優先すること よって，実際のダム管理に適用する際に，多くのダ を前提とすれば，図−1のフローより，治水容量を ム，洪水を対象として実績降雨との比較を行い， 上回る部分ΔVについて事前放流を行うこととな WRFによる降雨予測誤差の特性を明らかにする必 る．早明浦ダムH16年8月洪水に代表されるケース2 要がある． についても，ケース1同様にΔVについて事前放流 ここでは，WRFによる降雨予測誤差を正確に把 を行うこととなる．早明浦ダムH15年9月洪水に代 握するための第一歩として，14ダム44洪水を対象に 表されるケース3は，下限値の降雨が利水上の支障 予測降雨Rpと実績降雨Roを用いて次に示す回帰式を となる場合であり，上限値の降雨が発生しても治水 求めた． 容量が不足しない範囲内で利水の回復に努めれば良 い．川俣ダムH15年8月洪水に代表されるケース4で Rp = a・Ro （3） そして，回帰係数aとRp / Roの標準偏差σ（Rp / Ro） は問題はない．実際のダム管理においては，以上の をもとに回帰係数の上方値a Uと下方値a Lを以下の式 ようなパターンを踏まえてWRFによる降雨予測の により算出した． 誤差により発生する治水容量の不足や利水容量の不 aU = a＋σ （Rp / Ro） （4） 充足など，治水，利水上の影響を考慮した適切な判 aL = a−σ （Rp / Ro） （5） 断が求められる． ここに， 2．予測技術の改良 1）WRFによる降雨予測の誤差の解明 （6） Ⅱで説明するとともに，Ⅲのシミュレーションに （7） 援用した誤差率に関する研究成果（和田ら，2006） は，20 kmメッシュの静力学モデルによる気象庁降 雨予測について，限られた観測所及び降雨イベント を対象に実績降雨との誤差を解析し，その上限値， 下限値を求めたものである．WRFによる解析は， N ： 予測回数 y￣ ： 予測降雨と実績降雨の比の平均値 Rp, i ： i番目の予測降雨 Ro, i ： i番目の予測降雨 非静力学モデルであり，最小1 kmメッシュ程度まで のダウンスケーリングを行うなど手法が異なる． ここでは上方値，下方値の設定について，利水安 図−8 降雨誤差による貯水位と放流操作の分類 Fig. 8 Classification of reservoir water level and discharge operation based on rainfall prediction errors. 原著論文 117 J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 24, No.2, 2011 全度が1/10であることから標準偏差σを採用した spheric final analyses ）は，日下ら（2006）が示すよ が，現場への適用にあたっては，治水リスクも考慮 うに，豪雨の再現性は高いとされており，平成18年 しつつ適切に設定する必要がある．結果は，図−9 4月以降においては，COSMIC衛星によるGPS掩蔽 に示すとおりであり，回帰係数は，概ね0.3∼1.5と （えんぺい）観測によるデータを使用して，さらに なった． 高度な解析を行っている（Cucurull et al. 2007）．こ のFNLデータを初期値，境界値として用いてWRFに 2）WRF解析の初期値，境界条件の精度向上 よる降雨予測を行った結果，図−10に示すように， Ⅲ（1）においては，鶴田ダムH18年7月洪水にお 実績降雨データの約70 ％に相当する予測値412 mm ける降雨予測について実施したが，実績降雨に比べ を得た．以上によりNCEPの開発したFNLの豪雨再 てWRFによる予測降雨が小さ過ぎたため，操作実 現性について，鶴田ダム洪水において精度が高いこ 績よりも放流量を増大させる結果となった．すなわ とが確認できた．なお，鶴田ダム以外への適用性に ち，21日21時以降の鶴田ダム流域平均48時間実績雨 ついては，各々確認する必要がある. 量は589 mmにも達するが，WRFによる予測雨量は 134 mmに過ぎない．この主たる原因は，WRFの初 3）WRF予測誤差に対応するための留保率の適用 期値，境界条件を算出する気象庁による20 kmメッ Ⅲ（3）で示した早明浦ダムに関するシミュレーショ シュの領域気象予測モデルRSMのデータが，東シ ンでは，H16年8月洪水について，洪水末期の第3波 ナ海海上における水蒸気量等の水分を実際のデータ のピークを予測できず（図−11），それまでにダム よりも少なく評価していることと推定した． 容量を使い切っていたために，放流量＝流入量と ここに，NCEPで開発されたFNL（Global Tropo- せざるを得ず，無害放流量を上回る放流を行う結果 となった．この操作では，下流被害が発生すること となる．このように本手法ではWRFの予測降雨誤 差のリスクを負うために，誤差の状況によっては治 水容量が不足し洪水調節効果を十分に発揮できない 問題がある．通常のダム操作においては，超過洪水 時の但し書き操作に備えて20 ％の容量を留保して いるが，WRFを用いた本手法においては，どの程 度の容量を留保することが妥当か解明する必要が ある． 以上の問題点に対応するために，ここでは空き容 図−9 積算時間毎のWRF予測雨量の回帰係数 Fig. 9 Regression coefficients of predicted rainfall using WRF model for each cumulative time period. 鶴田ダム流域平均毎時雨量の実績とWRFによ る予測雨量の比較 Fig. 10 Comparison between actual average hourly rainfall and predicted rainfall using WRF model in Tsuruda dam basin. 量の35.5 ％を留保して洪水操作を行い，容量を使い 切った後には留保していた35.5 ％の空き容量を使う 図−10 118 原著論文 図−11 分布型モデルを用いた流出計算結果 Fig. 11 Result of runoff calculation using distributed model. 水文・水資源学会誌 第24巻 第2号（2011） 氾濫被害を抑制することが多くの洪水で可能で ある． （2）多くの中小洪水においては，本手法により放流 量を無害流量以内に抑えることにより，下流被害 の防止を図ることが可能である． （3）降雨予測を活用することにより，洪水調節効果 の向上が図られる一方で，予測誤差による治水お よび利水上のリスクも存在する．そこで，これら リスクを最小化するために降雨予測の誤差を含め た特性を正確に把握し，洪水調節操作の判断に反 映させることが必要である． （4）降雨予測の解析にあたっては，FNLに代表され るように，海上における水分量を適切に反映した 気象モデルによる降雨予測を初期値，境界値とし て与えることにより，WRFによる降雨予測の精 度向上が期待される． （5）降雨予測を活用した本手法は，洪水調節効果の 向上が期待できる一方で予測の誤差のリスクを負 図−12 早明浦ダムH16年8月洪水 空き容量の35.5 ％ を留保した操作 Fig. 12 August 2004 flood at Sameura dam operation by reserving 35.5 ％ of vacant storage capacity. うことが考えられる．よって，本方式の適用にあ たっては，予測以上の降雨が発生した場合の治水 容量不足に備えて，ダム容量の一定割合を留保し ておくべきであり，適切な留保率の与え方につい ては，ダムごとに検討が必要である． こととした．ここに，35.5 ％は第3波の予測雨量の 誤差に相当する流入量をダムの治水容量で割ったも 謝辞：本研究を行う上で国土交通省各地方整備局， のに概ね相当し，結果は，図−12のとおり第3波の 北海道開発局，（独）水資源機構，各県からデータを 洪水ピークについて，実績操作よりも約490 m3/sの 提供していただいた．ここに記して謝意を表します． 低減を行うことが可能となった． Ⅴ．結論 本論文では，近年改良が著しいWRF技術を利用 した降雨予測を用いてダムへの総流入量の予測を簡 便に行うとともに，治水容量と利水容量を一体的に 運用して下流の氾濫被害を最小化するための洪水調 節方法を提案し，実際に発生した降雨，洪水とダム 操作実績によりその有効性を検証した． WRFによる降雨予測の誤差が援用した誤差率の 範囲内に収まることを前提として，結論は以下に示 すとおりである． （1）本手法により，ダムへの一定時間内の総流入量 を予測することが可能となることから，超過洪水 発生時にあっても，事前放流を行うとともに，最 適な放流量を設定することにより，現在のただし 書き操作による場合よりも最大放流量を低減し， 引用文献 Caldwell P, Chin HS, Bader DC, Bala G. 2009. 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DOI: 10.1175/2007JHM879.1. （受付：2010年3月23日，2010年12月6日 受理） Applicability of a New Flood Control Method Utilizing Rainfall Prediction by WRF Shinya MITSUISHI 1) Toshihisa OZEKI 1) Tetsuya SUMI 2) 1) Water Management and Dam Division, River Department, National Institute for Land and Infrastructure Management, Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism （1, Asahi, Tsukuba, Ibaraki, 305-0804, Japan） 2) Water Resources Research Center, Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University （Gokasho, Uji, Kyoto, 611-0011, Japan） The efficient and effective operation of existing dams is highly required since the frequency of the phenomenon of extreme rainfall events have increased due to climate change. In contrast, the construction of additional flood control facilities has been lagging behind schedule due to various constraints. This paper studied the applicability of a rational flood control method aiming at minimizing downstream damages including extreme floods, while utilizing rainfall prediction by the Weather Research and Forecasting model (WRF), the accuracy of which has been significantly improved recently. This paper also discusses the suitable handling of errors in rainfall prediction by the WRF and the other possible improvements to achieve more effective dam operation. Key words : WRF, Rainfall prediction, flood control, preliminary discharge operation, maximum discharge rate 120 原著論文