小田 和広

豪雨時の斜面崩壊の発生には，土中の水分状態が大きく影響する．筆者らはこれまでに，体積含水率の現地計測データの再現に対するリカレントニューラルネットワーク(RNN)の適用性について検証してきた．既往の研究では，RNNによって構築された回帰モデルを用いることで，学習時よりも強い降雨時の現地計測データを再現できることを明らかにしたが，回帰モデルを構築する際の入力データの与え方，モデルを構築するための機械学習のアルゴリズムに関する検討が不十分であった．本研究では，それらを変更した回帰モデルをそれぞれ構築し，適切な回帰モデルの構築方法について考察した．その結果，入力データとしては実効雨量，機械学習のアルゴリズムとしてはRNNを用いることで，土質の異なる斜面においても十分な精度で体積含水率を再現できることがわかった．

斜面の現地計測データを有効活用して豪雨時の斜面崩壊の発生予測を行うためには，陣雨量から土中水分量を予測できるモデルが必要である．本研究では，体積含水率の現地計測データを予測するための手法としてのリカレントニューラルネットワークの適用性の確認を目的として，通常の降雨時における現地計測データに基づいてモデルを推定し，より強い降雨時の現地計測データに対する予測性能について検証した．その結果，データ同化手法を適用して推定された浸透解析モデルを用いた解析結果よりは予測性能が低いものの，リカレントニューラルネットワークを用いた場合の解析結果は十分な精度で現地計測データを再現できており，リカレントニューラルネットワークが体積含水率の現地計測データを予測するための手法として有効であることが明らかになった.

<p> 筆者らはこれまでに，体積含水率の現地計測データに基づく浸透解析モデルのデータ同化を行ってきた．既往の研究では，1次元解析モデルを仮定して，モデル底面の境界条件を自由排水境界とすることで不飽和状態における浸透挙動の再現を試みてきた．しかし，激しい豪雨が降った場合には，自由排水境界では土中の水分状態を解析的に再現できないことが分かった．本研究では，1次元解析モデルにおける底面の境界条件に関するパラメータとして浸透係数βを導入したデータ同化手法を提案し，その妥当性について検証した．その結果，提案手法を用いると，数値実験による擬似的な計測データを高精度に再現できただけでなく，現地斜面において計測されたデータも良好に再現することができ，地下水位の上昇から下降までの挙動も表現できることが明らかになった．</p>

豪雨時の斜面崩壊の発生には，土中水分量が大きく影響する．筆者らはこれまでに，融合粒子フィルタを用いて，現地計測データに基づく水分特性曲線と飽和透水係数の推定を行ってきた．既往の研究では，1次元解析モデルを仮定して，モデル底面の境界条件を自由排水境界とすることで不飽和状態における浸透挙動の再現を試みてきた．しかし，平成30年7月豪雨時には現地斜面において地下水位が発生し，土中水分量を解析によって適切に再現できなかった．本研究では，タンクモデルを参考にして，1次元解析モデルにおける底面の境界条件に関するパラメータとして浸透係数βを導入したデータ同化方法を提案し，数値実験と現地計測データを用いたデータ同化の2つの事例を通じて，提案したデータ同化方法の有用性について議論した．その結果，本研究で提案したデータ同化方法は，現地計測データに基づく浸透解析モデルの推定において有用であることが分かった．

本研究では，融合粒子フィルタ（MPF）によるデータ同化と同化によって得られた雨水浸透モデルの予測精度について考察した．その結果，MPFによるデータ同化では，計測値に対して適合するように土中水分パラメータが常に変動する．全粒子の平均値による予測の場合，MPFによって同定された雨水浸透モデルはデータ同化結果とほぼ一致する予測値を与えることが分かった

筆者らは表層崩壊の事前予測を目的に，室内模型斜面実験により一定降雨強度のもと斜面内の体積含水率の上昇率が変化する時点を捉え，その時点の体積含水率を初期擬似飽和体積含水率（θ_iqs）と定義し，初期擬似飽和体積含水率を超えた後再び体積含水率の上昇率が変化し，変位が進展することを明らかにした。一方，従来の実験での課題として，作製した斜面の土層厚が100mmと薄く，斜面上部，中腹，下部に設置したセンサの挙動がほぼ同様となり，地点ごとの特徴を捉えるまでには至らなかった。そこで本研究では，土層厚を300㎜とすることで，任意の地点における体積含水率と変位の関係を把握することを目的に実験を行った。その結果，のり尻やそのやや上部では，初期擬似飽和体積含水率を超えた後に変位が発生することが確認されたが，中腹など，設置位置によっては，初期擬似飽和体積含水率を超える前に変位が計測されることもあり，この様な場合，既往の仮説が必ずしも当てはまらないことがわかった。

豪雨時の斜面崩壊発生を予測するためには，斜面内への雨水浸透挙動を適切にシミュレートできる浸透解析モデルが必要である．筆者らはこれまでに，粒子フィルタ(PF)を用いて，現地計測結果に基づく浸透解析モデルのデータ同化を行ってきた．そして，効果的かつ効率的なデータ同化を行うためのPFのアルゴリズムとして，SISよりもSIRの方が有効であることを明らかにした．しかし，データ同化手法としてPFを用いると，粒子の退化が発生する可能性がある．そこで，本研究では，融合粒子フィルタ(MPF)に着目したデータ同化を行い，SIRやSISに対するMPFの有用性について議論した．その結果，粒子の退化の抑制と効果的なデータ同化という観点から，MPFは有用であることが明らかになった．

近年の突発的かつ局所的な集中豪雨に伴う斜面災害に対し、現行の降雨規制基準の補助的指標として、初期擬似飽和体積含水率を提案した。また、その工学的意味を一連の模型実験を通じて明らかにした。

土壌水分特性ﾊﾟﾗﾒｰﾀをﾃﾞｰﾀ同化手法(粒子ﾌｨﾙﾀ)を使って決定する際,最も効率的なｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑについて考察している。SISよりもSIRの方が効率的であることを明らかにした。