Yasuto Tachikawa 研究室

主宰者：Yasuto Tachikawa
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

立川研究室は、降雨や河川流量といった水文現象の予測と、気候変動に伴う洪水リスク評価を中心に研究を進めています。降雨流出モデルと機械学習手法を組み合わせることで、流域スケールでの水の動きを高精度で再現し、将来の極端洪水による被害を定量的に評価することを目指しています。特に、気象研究所による大規模アンサンブル気候予測データセット（d4PDF）を活用し、地球温暖化シナリオの下での洪水特性の変化を分析しています。 具体的には、粗い格子の気象データを細かい空間スケールに変換する「ダウンスケーリング」技術や、ニューラルネットワークを用いた水位・流量予測法を開発しています。また、土地利用や土壌特性といった流域の地形・物理特性に基づいてモデルのパラメータを決定する「パラメータ領域化」手法を確立し、観測データの少ない地域でも予測精度を高める工夫を行っています。さらに、複数の河川で同時に発生する極端洪水のリスク評価や、ダム操作の最適化による治水効果の拡大など、気候変動への適応策提案にも取り組んでいます。 こうした研究を通じて、立川研究室は水関連災害への対応力を高め、より安全で強靭な社会づくりに貢献する知見を生み出しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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