The Tenpaku River is a small and medium-sized urban river with a rapid rise in water level, and it is essential to use the predicted water level to ensure that flood forecasts are announced. Due to the severe flooding caused by the Tokai heavy rain, the state of the river channel changed drastically due to an urgent and large-scale rehabilitation project, and the river was designated as a flood forecast river without experiencing a major flood in the river channel have been. In this study, the post-operation evaluation of a flood forecasting system constructed by two different methods, runoff analysis and correlation analysis, was performed to ensure the accuracy and lead time of water level prediction. The results are as follows. 1) For the guerrilla downpour, flood forecast could be announced by using the predicted water level. 2) Since the accuracy of flood forecasting was ensured, the efficiency of flood forecasting work was improved by using the convocation criterion based on the predicted water level.

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　豪雨時の河川に対する関心の変化や投稿者による河川状態の認識と投稿者自身の危険性の関係性の把握を目的とした．平成27年9月の関東・東北豪雨を対象として，Instagramデータに対し時系列解析とテキスト解析，画像による分類をした．その結果，指定河川

は他の気象情報に比べ，河川の関心向上に貢献する可能性が示唆された．投稿数や認識は過去の警報の発令回数に影響を受ける．河川の危険性を認識しているにもかかわらず，河川に近づく活動が見受けられた．また，河川への接近が増加する要因として，自動車の利用が影響している．警報は一般的に川への注意を促し，近づけさせないために発令される．しかしながら，本研究では危険性を認識しているのにも関わらず，一部に川に近づく人が見受けられ，自らの危険性を高めてしまう傾向が見られた．

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第2章で述べた考えを基礎にして本章では融雪洪水の実際をとりあつかつて見よう。
1950年の3月4日の期間, 信濃川支流の魚野川流域における新潟県建設省日49発送電等の出先機関に自記温度計, 日照計, 雪量計等設置して, 熱量計算に必要な地上観測を依頼した。又新潟県, 建設省の既設'水位流量観測所より同期間の毎日の水位流量観測資料を入手することが出来た。地上観測所, 水位流量観測所の配置は第3-1図に示してある。
毎日の融雪量を決定するには次の様な方法がある。
(1) 直接測定法
(1) 融雪水の直接測定
(2) snow sampler
(2) 間接測定法
(1) 積雪変化
(2) 積雪へ出入する熱量の計算
(1) の (1) は融雪して地面に滲透する融雪水を直接測定する方法であり, (1) の (2) は一定断面積をもつた中室金属製円筒を積雪中に突き刺して円筒内に入つた雪の重量を計り, その重量の変化をみて融雪量を決定する方法である。
前者, 後者の方法とも地表の状態や測定器具等によつて, 多少の誤差を伴うことはまぬかれない。snow samplerを用いる代りに前章で述べた密度計で測定し, 計算出来るが, 手数が大変であるし誤差は相当大きい。
(2) の (1) の方法は積雪内の雪の密度が上から下まで一様であるならば, 積雪の変化丈で融雪量は決定出来るが実際は積雪の上部と下部とでは密度が異るのが普通であるので誤差は当然生じて来る。併し大雑把な目安には融雪期であればこの方法がもつとも簡便である。 (2) の (2) の熱量計算は天気予報や週間予報等で各要素の量的予報が出来れば計算によつて洪水が予知出来るという利点があるが, 色々の係数の決定や輻射の測定法等に問題がある。
要すれば上記の方法をすべて並用し熱量測定の実験を野外に於て精密に行つて簡易な方法を決定すべきであるが, 本研究ではそこまでに至つていない。
本研究では地上観測の結果から積雪内に出入する熱量を計算し, それと河川の流量との関係を定性的に結びつけている。定量的には未だ不充分であるが, 定量的に推進することは, 本研究から決して不可能ではない。

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Sagami River is the first class river administered by Kanagawa prefecture, designated as a flood forecast river in 2006. It is essential to predict the water volume discharged by dam since water volume discharged by Shiroyama dam accounts for 75 to 95 percent of water volume during floods at the prediction point on the river. Artificial neural networks model, one of the correlation analysis methods, was employed to estimate water volumes of dam such as water volume discharge and flowing. In this study, predictability of online forecasting system of Typhoon No. 9 on September 2007 which rose river level to the critical water level was validated. The results are as follows, 1) Predicted water level form almost agreed with actual water level form. Especially, the rapid rising part of water form which is important for both flood control and evacuation activities was successfully predicted in advance. 2) It was suggested that water level prediction accuracy in lower basin can be improved by increasing accuracy of the upper reach flow volume through two different method, outflow analysis and correlation analysis.

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河川の洪水量と流域の累加雨量及び降雨継続時間との関係が図化し得る事に着目し, 太田川 (広島) を例にとり, 広島の総雨量が流域の総雨量を代表し得る推計学的検定のもとに, 広島雨量による太田川のの可能を示したものである。

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令和元年台風19 号では、東京をはじめとする関東の各地に大量の降雨が長時間継続し、様々な被害をもたらした。多摩川流域においては、一部地域で多摩川本川・支川の氾濫や内水氾濫が発生した。また、東京東部の荒川や江戸川では、実際の氾濫は起こらなかったものの、荒川のさいたま市西区の観測所では観測史上最も高い13メートル8センチの水位を観測するなど、危険な状態に到達した。当時多摩川および荒川・江戸川地域では、大雨警報・大雨特別警報・洪水警報・暴風警報・避難勧告といった避難を促す様々な警報や指示が発令された。その際、実際にどのような人流の変化があったのか、多摩川および荒川・江戸川下流域を対象に、位置情報データを用いて人流を可視化し、避難状況について分析を試みた。特に、今回の分析では、これまであまり活用されてこなかった高さ方向の位置情報データも活用することで垂直避難の状況を把握することを試みた。

株式会社ブログウォッチャーではユーザーから許諾の取れたスマートフォン端末の位置情報データを保有しており、人流分析などの行動分析を行なっている。「位置情報データ」とは、スマートフォンから取得された端末識別ID・時刻・緯度・経度の時系列情報を指す。なお、位置情報データはユーザーから許諾を得たもののみを利用し、また、個人を特定するような使い方は行わず、集計値として利用している。保有する位置情報データは、約2,500万端末、取得レコード数月間250億、これまで蓄積されたデータは数兆レコード存在する。

多摩川流域については、世田谷区及び大田区を対象に分析を行った。両区においては、40戸が浸水し、17,000人が避難したと報告されている。対象地域には、タワーマンションをはじめとした高層住宅や、高層商業施設などが多く存在していることから、水平避難だけではなく、高所への垂直避難もあったことが想定される。このため、位置情報の3次元的データも用いて避難行動の分析を行った。本稿作成時においては分析中であり、大会時のポスターにおいて結果を報告する。

東京東部の荒川・江戸川流域には、標高0m以下の地域が広く分布しており、河川氾濫時には大規模な浸水被害が想定されている。台風19号での氾濫による浸水被害はなかったものの、観測史上最大水位を観測した地点もあるなど危険な状態であった。台風19号が接近、通過した2019年10月10日-13日の人流を地図にプロットして時系列ごとの人流を可視化した。河川の

については、12日11時氾濫注意情報＞12日14時10分氾濫警戒情報＞12日16時10分氾濫危険情報と時間を追っていくごとに警戒レベルが上がり、13日17時10分に警戒解除となっている。それに対して、人流については、12日は明らかに下がっているが、13日は氾濫警戒情報が発令中にも関わらず、11日に近い状態まで人流が上がっている時間帯があった。このことより、等の発令と人流（人の避難行動）にはタイムラグがあることがわかる。等の発令が必ずしも適切な避難行動につながっていない可能性があり、これらを結びつける方策が必要であることを示唆している。

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With designating the first class Sagami river that is under the control of Kanagawa prefecture as a river flood control implemented, a flood forecasting system to predict the water level during flood from 1 to 3 hours in advance was studied. It is necessary to ensure the water volumes estimation accuracy of dams for keeping the water level accuracy of each prediction point. In this study, artificial neural networks model that is one of the correlation analysis methods was employed to estimate water volumes of dams such as water volume discharge and flowing. As a result, following conclusions were obtained. First, application of artificial neural networks indicated the possibility of estimating water volumes of dams to 3 hours in advance by using only actual measured values. Second, the application of both correlation analysis and runoff analysis at the same time indicated that it would ensure the stable estimation accuracy and perform as a backup system. It successfully predicted reaching to the warning water level about 3 hours in advance during the tentative operation in the fiscal 2004 year.

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　令和元年10月12日から13日にかけて，広範囲で記録的な大雨をもたらした令和元年東日本台風（台風第19号）により，阿武隈川上流域においても，極端に早い水位上昇と高い水位の長い継続という特徴を持つ洪水を引き起こし，流域の国・県管理堤防における計31箇所の破堤など，多くの被災が生じた．本稿では，それらの被災状況及び国土交通省の対応の概略を整理した上で，

その他の情報提供活動と関係市町村における避難勧告等の発令状況等について整理及び分析を行い，を含む洪水時の情報提供活動，特に「ホットライン」や「リエゾン」を通じた非定型の情報提供及びその効果について，実態を踏まえた今後のあり方について検討を行ったものである．

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There is a basin rainfall index in one of the flood hazard index that has been used in Japan. However, basin rainfall index are having some problems. We propose the use of a non-exceedance probability of annual maximum river flow as a new flood hazard index. For this purpose,the Shinano river basin, large basin, is chosen as the study basin, and grid based distributed hydrological model that include high resolution river network, is constructed in the basin. We simulate a new flood hazard index at any grid (approximately 250m x 250m). It’s shown that a new danger risk index is clearly indicate potential flood disaster areas.

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