{"product_id":"ieej-pse11154","title":"発電用ダム上流域における土壌雨量指数を活用した流量予測手法の開発","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003ePSE11154\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2011\/09\/29\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eDevelopment of Forecasting Method of River Flow Rate by Using Soil Water Index on Upper District of Dam for Hydro Power Plant\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e村松 翼(愛知工業大学),一柳 勝宏(愛知工業大学),中野 寛之(愛知工業大学),水野 勝教(愛知工業大学),雪田 和人(愛知工業大学),後藤 泰之(愛知工業大学),山田 富士宏(中部電力),山本 信幸(中部電力),杉本 重幸(中部電力)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eMuramatsu Tsubasa(Aichi Institute of Technology),Ichiyanagi Katsuhiro(Aichi Institute of Technology),Nakano Hiroyuki(Aichi Institute of Technology),Mizuno Katsunori(Aichi Institute of Technology),Yukita Kazuto(Aichi Institute of Technology),Goto Yasuyuki(Aichi Institute of Technology),Yamada Fujihiro(Chubu Electric Power Co.,Inc.),Yamamoto Nobuyuki(Chubu Electric Power Co.,Inc.),Sugimoto Shigeyuki(Chubu Electric Power Co.,Inc.)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e土壌雨量指数|河川流量|予測|ダム|ニューラルネットワーク|Soil Water Index|river flow rate|forecasting|dam|neural network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e大雨及び洪水警報や注意報等の新たな指標として土壌雨量指数(Soil Water Index;SDI)が用いられるようになった。本報告は中部主要河川として矢作川，飛騨川，大井川の３河川上流域を取り上げ、ダム流入量予測の精度向上を目的として土壌雨量指数を活用することを提案している。流量のピーク時点における土壌雨量指数とピーク後の総流出量との関係を調べた結果、両者の間に相関性が認められた。そこで、ピーク後の河川への総流出量の予測システムとして、①ピーク時土壌雨量指数、②ピーク前累積雨量、③基底流量の諸量を入力として、ピーク後の総流出量予測値を出力とするニューラルネットワーク予測システムを構築した。検討対象とした３河川について、土壌雨量指数を用いた流量予測結果から手法の有用性について報告する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eIt is important that we forecast the time variation of the river flow rate. For new indexes such as a heavy rain and a flood warning, the Soil Water Index(SWI) is used. The SWI is utilized in the research field of the disaster, but there is not the example that was utilized in the forecasting of the river flow rate. In this study, we present a technique to utilize SWI for forecasting of the flow rate. A neural network system is developed through a case study on a dam for hydropower plant located the upper district of the three main rivers in Central Japan.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,345 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46359569727727,"sku":"IEEJ-PSE11154-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_e827599e-6a69-4233-b279-8c4cb36f9553.png?v=1743487812","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-pse11154","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}