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AI予測で水害の危険エリアを予測し、水害から身を守る

日本では、大雨による水害が頻発しています。2020年7月には、東日本を中心に河川の氾濫や土砂災害が多発し、死者104人、行方不明者7人という大きな被害が出ました。また、国土交通省によると、1時間降水量50mm以上の大雨の発生回数は、1976~1985年の10年間の平均174回に対し、2010~2019年では平均251回と約1.4倍に増加しています。このような大雨の影響で、土砂災害や道路の冠水などの危険が高まっています。この危険を事前に予測し、防災対策を行うために、AI(人工知能)を活用した取り組みが注目されています。

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目次

AIが大雨の危険エリアを予測する仕組み

AIは、気象データだけでなく、地形や人口などのさまざまなデータを分析し、災害が起こりやすいエリアを高精度に特定することができます。
AIは、気象庁が発表する線状降水帯や氾濫危険情報などの気象情報だけでなく、地形や人口などのさまざまなデータを分析し、災害が起こりやすいエリアを特定します。
AIは、線状降水帯の位置と形状(範囲)を4つの変数(中心位置、長軸半径、短軸半径、及び回転角度)で表現し、地図上で他の情報(大雨警報発表地域等)と容易に重ね合わせることができます。これにより、災害発生の危険度が高いエリアを客観的に把握することができます。

AI予測のメリット

早期の避難判断や防災対策が可能になる

AI予測は、線状降水帯の発生が確認される前の予測段階で情報を発表するため、従来より最大で30分早く危険な状況を知らせることができます。これにより、住民や自治体は避難情報を確認し、適切な防災行動につなげることができます。

災害発生の危険度が高いエリアを明確にする

AI予測は、線状降水帯の位置と形状(範囲)を4つの変数(中心位置、長軸半径、短軸半径、及び回転角度)で表現し、地図上で他の情報(大雨警報発表地域等)と容易に重ね合わせることができます。これにより、災害発生の危険度が高いエリアを客観的に把握することができます。

AI予測の課題

精度や普及に向けての研究や取り組みが必要

AI予測は、まだ発展途上の技術であり、精度や普及に向けての研究や取り組みが必要です。例えば、線状降水帯の発生は非常に複雑な現象であり、AIが正確に予測することは容易ではありません5。また、AI予測の情報をどのように住民や自治体に伝えるか、どのように行動につなげるかという課題もあります。

過去の災害から学び、自分たちの地域のリスクを知り、命を守る行動につなげることが大切

AI予測は、災害の発生可能性を高精度に予測することができますが、それはあくまで予測であり、絶対ではありません。また、AI予測の情報だけに頼るのではなく、過去の災害から学び、自分たちの地域のリスクを知り、命を守る行動につなげることが大切です。

終わりに

AIで大雨の危険エリアを予測し、水害から身を守る方法について紹介しました。
AI予測は、災害の発生可能性を高精度に予測し、防災対策を支援する切り札として注目されています。 しかし、AI予測にも課題があり、精度や普及に向けて今後も研究や取り組みが進められていく必要があります。災害はいつどこで起こるかわかりません。 私たちは、自分の住む地域の災害情報や防災対策に関心を持ち、過去の災害から学び、命を守る行動につなげることが大切です。

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