研究者詳細

顔写真

ヤマモト　タオ
山本　道
Tao Yamamoto
所属
大学院工学研究科　土木工学専攻　水環境学講座（水環境システム学分野）
職名
特任助教（研究）
学位

  • 博士（工学） （東北大学）

経歴 4

  • 2026年4月 ～ 継続中
    東北大学　大学院工学研究科 土木工学専攻　特任助教（研究）

  • 2023年4月 ～ 2026年3月
    東北大学　大学院工学研究科　日本学術振興会特別研究員（DC1）

  • 2024年10月 ～ 2025年3月
    University of Nottingham　School of Geography　Visiting reseacher

  • 2022年4月 ～ 2023年3月
    東北大学　大学院工学研究科　学術研究員

学歴 3

  • 東北大学　大学院工学研究科　土木工学専攻

    2023年4月 ～ 2026年3月

  • 東北大学　大学院工学研究科　土木工学専攻

    2019年4月 ～ 2021年3月

  • 東北大学　工学部　建築・社会環境工学科

    2015年4月 ～ 2019年3月

委員歴 1

  • 土木学会　水工学に関するAI・DX研究小委員会

    2026年6月 ～ 2029年5月

所属学協会 3

  • 日本地球惑星科学連合

    2025年5月 ～ 継続中

  • 水文・水資源学会

    2019年5月 ～ 継続中

  • 土木学会

    2018年12月 ～ 継続中

研究キーワード 4

  • 土砂動態

  • 河道内植生

  • 洪水氾濫解析

  • 気候変動適応策

研究分野 1

  • 社会基盤（土木・建築・防災） / 水工学 / 水文学

受賞 2

  1. 地球環境シンポジウム優秀ポスター賞

    2023年9月　土木学会 地球環境委員会　日本全域河道位数データと河道マスクデータを用いた河川地形の特徴分析

  2. 地球環境論文奨励賞

    2021年9月　土木学会 地球環境委員会　日本全国洪水氾濫解析による気候変動への緩和策及び土地利用規制の評価

論文 14

  1. Encroachment of riparian vegetation in a braided river due to catchment management in Japan 国際誌 国際共著 査読有り

    Tao Yamamoto, Matthew F. Johnson, So Kazama

    CATENA　267　110005-110005　2026年6月

    出版者・発行元： Elsevier BV

    DOI： 10.1016/j.catena.2026.110005 　

    ISSN：0341-8162

  2. Evaluation of flood damage reduction throughout Japan from adaptation measures taken under a range of emissions mitigation scenarios 査読有り

    Tao Yamamoto, So Kazama, Yoshiya Touge, Hayata Yanagihara, Tsuyoshi Tada, Takeshi Yamashita, Hiroyuki Takizawa

    Climatic Change　165　(3-4)　2021年4月

    DOI： 10.1007/s10584-021-03081-5 　

    ISSN：0165-0009

    eISSN：1573-1480

  3. Nationwide evaluation of changes in fluvial and pluvial flood damage and the effectiveness of adaptation measures in Japan under population decline 査読有り

    Hayata Yanagihara, So Kazama, Tao Yamamoto, Atsuya Ikemoto, Tsuyoshi Tada, Yoshiya Touge

    International Journal of Disaster Risk Reduction　104605-104605　2024年6月

    出版者・発行元： Elsevier BV

    DOI： 10.1016/j.ijdrr.2024.104605 　

    ISSN：2212-4209

  4. 最上川における人工ニューラルネットワークを用いた一次元河床変動予測手法の検討 査読有り

    山本 道, 風間 聡

    土木学会論文集　80　(27)　n/a　2024年

    出版者・発行元： 公益社団法人 土木学会

    DOI： 10.2208/jscejj.24-27011 　

    eISSN：2436-6021

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    最上川を対象に河川測量データによる河床変動データと数値計算による河床変動データを用いて最大14年間の河床変動を予測する人工ニューラルネットワーク（ANN）を構築し，その予測性能を検証した．説明変数には流量と初期河床勾配を使用した．河川測量データを用いて訓練したANNは，決定係数が-1.805となり河床変動傾向を予測できなかった．数値計算データを用いて訓練したANNは，決定係数が0.810と高い予測精度を示したが，学習データより長い期間の予測や異なる初期河床からの変動を予測できなかった．また，数値計算データによるANNの説明変数を初期河床勾配のみに限定すると，学習データよりも長い期間の予測においても高い決定係数を維持し，初期河床勾配が長期河床変動予測に重要な変数であることが示された．

  5. 日本全域河道位数データと河道マスクデータの整備 査読有り

    山本 道, 多田 毅, 風間 聡

    水文・水資源学会誌　36　(4)　297-305　2023年11月5日

    出版者・発行元：

    DOI： 10.3178/jjshwr.36.1812 　

    ISSN：0915-1389

    eISSN：1349-2853

  6. Estimation of Inland Flood Damage Based on Extreme Precipitation in Japan 査読有り

    Hayata Yanagihara, Tao Yamamoto, So Kazama

    Proceedings of the IAHR World Congress　6303-6308　2022年

    出版者・発行元： International Association for Hydro-Environment Engineering and Research (IAHR)

    DOI： 10.3850/IAHR-39WC2521716X2022214 　

    ISSN：2521-7119

    eISSN：2521-716X

  7. 共有社会経済経路（SSP）を用いた気候変動と土地利用変化による日本全国の洪水被害の変化 査読有り

    柳原 駿太, 風間 聡, 多田 毅, 山本 道, 峠 嘉哉

    土木学会論文集Ｇ（環境）　78　(5)　I_387-I_395　2022年

    出版者・発行元： 公益社団法人 土木学会

    DOI： 10.2208/jscejer.78.5_i_387 　

    eISSN：2185-6648

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    共有社会経済経路（SSP）別の気候シナリオデータを用いて，気候変動と土地利用変化が洪水被害に与える影響を全国評価した．二次元不定流モデルを用いて洪水氾濫による浸水深を算出した．また，浸水した土地の資産額に浸水深に応じた被害率を乗じることにより洪水被害額を算出した．将来気候における極値降雨の推定に5つの全球気候モデルの出力値を用いた．基準気候（1981年から2000年）から近未来気候（2031年から2050年）にかけて年期待被害額は，SSP1-2.6において2%増加，SSP5-8.5において7%増加すると推定された．基準気候から21世紀末気候（2081年から2100年）にかけて年期待被害額は，SSP1-2.6において33%減少，SSP5-8.5において11%減少すると推定された．

  8. ベイズ最適化による洪水シミュレーションコードの負荷分散自動調整 査読有り

    石塚, 歩, 山下, 毅, 江川, 隆輔, 滝沢, 寛之, 山本, 道, 風間, 聡

    情報処理学会論文誌コンピューティングシステム（ACS）　14　(2)　1-12　2021年8月20日

    ISSN：1882-7829

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    MPIを用いた並列計算の実行時間を短縮するためには，各プロセスの実行時間が均等になるよう負荷分散を調整する必要がある．並列計算の一例として全国の洪水シミュレーションを考えると，浸水深の計算が行われる陸地領域の分布によって計算機のベクトル演算性能は変化するため，各プロセスの負荷が均等となるような分割方法を求めることは困難である．また，計算要素ごとに土地利用データに基づく個別の計算が行われていることから，これを考慮した負荷分散調整はさらに困難なものとなる．従来は，事前に静的な調整を行うため，熟練のプログラマが手作業で負荷の均等化を行ってきた．しかし，これには経験と試行錯誤に基づく多大な労力が必要である．シミュレーションには1回試行するごとに無視できない実行時間がかかるため，グリッドサーチやランダムサーチといった単純な探索手法による負荷分散の自動化は非現実的である．したがって，本研究では前述の洪水シミュレーションを対象に，ベイズ最適化と探索範囲の調整による静的負荷分散の自動化を提案する．ベイズ最適化とは，ベイズ推定に基づいて未知の関数の最大値を効率的に探索する方法であり，これを用いることでグリッドサーチやランダムサーチに比べて少ない試行回数で負荷分散調整を行うことが可能となる．さらに，洪水シミュレーションの場合，各プロセスが担当する陸地領域の面積から負荷を粗く近似できることから，ある程度探索範囲を限定することが可能である．その限られた範囲において，各プロセスの実行時間の標準偏差が小さくなるような負荷分散を探索することにより，シミュレーションの総実行時間を調整前の約55%まで短縮できることを実証した． To reduce the execution time of an MPI parallel application, it is necessary to balance the loads among MPI processes. In the case of our target application, flood simulation, the land area assigned to each MPI process affects the performance of vector processing. Thus, it is difficult to find the optimal load balance in advance. To make matters worse, each location might need a different computation based on the type of land usage. Conventionally, an expert programmer finds an appropriate load balance by hand in a try-and-error fashion, which needs expertise and is also labor-intensive. Since one trial execution of the simulation is time-consuming, simple search algorithms such as grid search and random search are not practical to automate the load balancing. This work, therefore, proposes an automatic static load balancing method using Bayesian optimization and parameter space pruning, while assuming the flood simulation as our target application. Bayesian optimization can efficiently search the maximum value of a given unknown function, and needs less trials than grid search and random search to perform load balancing. In addition, in the case of the flood simulation, as the load of each MPI process can roughly be estimated by the area of land regions assigned to the process, the parameter search space can be limited based on the estimation. Within the limited search space, the proposed method balances the load among MPI processes so as to minimize the standard deviation of their execution times. This paper demonstrates that the proposed approach can properly reduce the total execution time of the flood simulation to approximately 55% of its original execution time.

  9. 田んぼダムの潜在的な洪水被害軽減の国内地域別評価 査読有り

    柳原 駿太, 山本 道, 風間 聡, 峠 嘉哉, Yikai CHAI, 多田 毅

    土木学会論文集Ｇ（環境）　77　(5)　I_33-I_42　2021年

    出版者・発行元： 公益社団法人 土木学会

    DOI： 10.2208/jscejer.77.5_i_33 　

    eISSN：2185-6648

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    日本全域を対象に，田んぼダムによる潜在的な洪水被害軽減効果を推定した．二次元不定流モデルを用いて洪水氾濫による浸水深を算出した．また，浸水した土地の資産額に浸水深に応じた被害率を乗じることで洪水被害額を算出した．広域に適用可能な簡易的田んぼダムモデルを日本全域に適用して，田んぼダムによる雨水貯留機能を洪水氾濫解析に反映した．日本全域の水田が洪水緩和機能を果たした場合，洪水被害額は6.5%減少すると推定された．田んぼダムによる洪水被害額軽減率は，富山県，佐賀県，秋田県，山形県，新潟県の順に高いと推定された．田んぼダムによる洪水被害額軽減率は，先行研究において推定された土地利用規制，ピロティ建築，治水水準の向上による洪水被害額軽減率よりも低い結果となった．

  10. 日本全域を対象とした極値降雨データに基づく内水リスクの推定およびその将来変化 査読有り

    柳原駿太, 山本道, 風間聡, 峠嘉哉

    土木学会論文集B1(水工学)　76　(2)　I_85-I_90　2020年

    出版者・発行元：

    DOI： 10.2208/jscejhe.76.2_i_85 　

    eISSN：2185-467X

  11. 肱川流域の山地渓流における流木の堆積特性に関する研究 査読有り

    合田 明弘, 小森 大輔, 横山 光, 山本 道, 森田 陽, 板倉 健太, 山田 正

    河川技術論文集　26　557-562　2020年

    出版者・発行元： 公益社団法人 土木学会

    DOI： 10.11532/river.26.0_557 　

    eISSN：2436-6714

  12. 日本全国洪水氾濫解析による気候変動への緩和策及び土地利用規制の評価 査読有り

    山本 道, 風間 聡, 峠 嘉哉, 多田 毅, 山下 毅

    土木学会論文集Ｇ（環境）　76　(5)　I_141-I_150　2020年

    出版者・発行元： 公益社団法人 土木学会

    DOI： 10.2208/jscejer.76.5_i_141 　

    eISSN：2185-6648

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    気候変動による洪水被害の影響とそれに対する緩和策と適応策の効果を評価した．二次元不定流モデルと治水経済調査マニュアル（案）を用いて，洪水時の浸水深と被害額を算出した．また21世紀末における洪水被害を推定するため5つのGCMを用いて将来気候における降水量を求め，それを入力値として将来の浸水深と被害額を求めた．また，適応策として土地利用規制に着目し，その被害額軽減効果と費用便益比を検証した．21世紀末におけるRCP8.5からRCP2.6への緩和は洪水の年期待被害額を2465億円/年削減すると推定された．再現期間200年の洪水時に3m以上浸水する箇所を規制する土地利用規制による適応策は現在気候において年期待被害額を26%減少させると推定された．また，費用便益比は緩和策は0.684となる一方，土地利用規制の費用便益比は約0.019と推定された．

  13. 気候変動による洪水被害額の推定におけるGCMと空間解像度の影響 査読有り

    山本, 道, 風間, 聡, 峠, 嘉哉, 田中, 裕夏子, 多田, 毅, 山下, 毅

    水工学論文集 = Annual journal of hydraulic engineering, JSCE　75　(2)　I_1087-I_1092　2019年11月

    出版者・発行元： 公益社団法人 土木学会

    DOI： 10.2208/jscejhe.75.2_i_1087 　

    ISSN：1880-8751

    eISSN：2185-467X

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    type:学術論文(Ariticle)

  14. 気候変動による洪水被害に対する緩和策と適応策の評価 査読有り

    山本, 道, 風間, 聡, 峠, 嘉哉, 多田, 毅, 山下, 毅

    土木学会論文集G（環境）　75　(5)　I_15-I_23　2019年

    出版者・発行元： 公益社団法人 土木学会

    DOI： 10.2208/jscejer.75.i_15 　 10.2208/jscejer.76.5_i_461_references_DOI_WdQIZH9sPJBEOt9DZFTZEP0XkDT 　

    ISSN：2185-6648

    eISSN：2185-6648

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    type:学術論文(Ariticle)

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MISC 21

  1. 寒河江川における河道内植生繁茂による出水時の土砂収支変化

    山本道, 風間聡

    令和8年度土木学会全国大会第81回年次学術講演会　II-174　2026年9月3日

  2. E. Wohl著『Rivers in the Landscape, Second Edition』の紹介

    山本道

    水文・水資源学会誌　39　(3)　234-234　2026年8月5日

    出版者・発行元： Japan Society of Hydrology and Water Resources

    DOI： 10.3178/jjshwr.39.234 　

    ISSN： 0915-1389

    eISSN： 1349-2853

  3. 寒河江川における河道内植生繁茂が及ぼす土砂収支の影響

    山本 道, 風間 聡

    令和7年度土木学会東北支部技術研究発表会　Ⅱ-8-04　2026年3月7日

  4. Long Term Observation of Riparian Vegetation Expansion in the Sagae River, Japan for Practical Vegetation and Channel Management

    Tao Yamamoto, So Kazama, Matthew F. Johnson

    AOGS2025 22nd Annual Meeting　HS25-A014　2025年8月

  5. Experimental prediction of 1-dimensional riverbed deformation using machine learning along the Mogami river, Japan 査読有り

    Tao YAMAMOTO, So KAZAMA

    8th IAHR EUROPE CONGRESS　447-448　2024年6月

  6. 最上川における人工ニューラルネットワークを用いた一次元河床変動予測の試み

    山本道, 風間聡

    土木学会東北支部技術研究発表会（令和5年度）　II-21　2024年3月

  7. 最上川における機械学習を用いた一次元河床変動サロゲートモデリング

    山本 道, 風間 聡

    水文・水資源学会研究発表会要旨集　37　221　2024年

    出版者・発行元： 水文・水資源学会

    DOI： 10.11520/jshwr.37.0_221 　

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    河床変動の予測には数値計算による河床変動計算が主流であるが，計算負荷と計算条件設定が河道管理に必要な長期河床変動予測のボトルネックになっている．こうした課題に対し，数値計算モデルのサロゲートが有効な手段の一つである．本研究は，いまだ実践例が少ない一次元河床変動解析のサロゲートモデリングを実施した．先行研究において検証されていない最大10年間の長期河床変動解析及び複数の初期河床条件への機械学習によるサロゲートモデルの適応性を検証した．サロゲート対象モデルは，iRICのNays1D+である．対象河道は一級河川最上川の村山区間の一部である．2007年から2016年までのハイドログラフを与え，上流端は平衡状態として計算した．こうして得られた河床高を10日おきに出力した．機械学習モデルには中間層を2層有する人工ニューラルネットワークを用いた．説明変数には，流量と各断面の河床勾配を使用した．流量は，河床変動期間中の時間流量をフーリエ変換し，10%ileごとの振幅とそれに対応する周波数の計20変数としてまとめた．河床勾配は，該当断面の上流側と下流側の勾配の2変数とした．目的変数は断面平均河床高の二時点の差分として計算した河床変動高とした．データセットは2007年から2011年までの5年間の計算結果から作成したデータセット①と河床変動期間が5年以上になるデータをまとめたデータセット②の2種類を作成した．データセット①の無作為に抽出した8割のデータはモデルの訓練に使用した．データセット①の残りの2割とデータセット②はテストに使用した．流量と河床勾配を説明変数としたモデルの予測精度は，データセット①のテストデータにおいて決定係数0.535，データセット②において決定係数-319.563となり，訓練データよりも長い期間の予測精度は非常に低かった．河床勾配のみを説明変数にしたモデルの予測精度は，データセット①のテストデータにおいて決定係数0.361，データセット②において決定係数0.459であった．訓練データと同じ期間を含むデータセット①の予測結果は，流量と河床勾配のモデルよりも精度が低下したと考えられるが，訓練データよりも長い期間の予測精度は大幅に改善した．したがって長期の河床変動予測において河床勾配が重要な役割を果たすことが示唆された．

  8. Potential of machine learning technique for prediction of 1-dimensional riverbed deformation along the Mogami River

    Tao Yamamoto, So Kazama

    The 11th International Symposium on Water Environment Systems --with Perspective of Global Safety　85-86　2023年11月

  9. 日本全域を対象とした河道マスクデータの整備とその応用

    山本道, 風間聡

    土木学会東北支部技術研究発表会（令和4年度）　II-47　2023年3月

  10. 日本全国109の一級水系を対象とした衛星画像による河道内植生の評価

    柳原駿太, 風間聡, 山本道

    土木学会東北支部技術研究発表会（令和4年度）　II-60　2023年3月

  11. 河川氾濫を対象とした洪水リスクに対する適応策評価—Development of evaluation on adaptation in flood risk under climate change—気候変動適応推進のための科学的知見の創出に向けて 査読有り

    風間 聡, 山本 道, 柳原 駿太, 池本 敦哉

    地球環境　28　(1)　77-83　2023年

    出版者・発行元： 東京 : 国際環境研究協会

    ISSN： 1342-226X

  12. Study of Adaptation Measures for Flood Damage Mitigation by Adopting Effect of Climate Change

    Tao Yamamoto, So Kazama

    The 10th International Symposium on Water Environment Systems --with Perspective of Global Safety　51-53　2022年12月

  13. 人口変動に伴う土地利用変化を考慮した将来の洪水被害の全国評価

    柳原 駿太, 風間 聡, 多田 毅, 山本 道, 峠 嘉哉

    水文・水資源学会研究発表会要旨集　35　51　2022年

    出版者・発行元： 水文・水資源学会

    DOI： 10.11520/jshwr.35.0_51 　

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    共有社会経済経路（SSP）別の気候シナリオデータを使用して，人口変動に伴う土地利用変化を考慮した将来の洪水被害の全国評価を行った．二次元不定流モデルを用いて洪水氾濫による浸水深を算出した．また，治水経済調査マニュアル（案）を参考に洪水被害額を算出した．将来気候における洪水被害額の推定に5つの全球気候モデルの出力値を用いた．基準気候（1981年から2000年）から近未来気候（2030年から2050年）にかけて洪水被害額は，SSP1-2.6において2%増加，SSP5-8.5において7%増加すると推定された．基準気候から21世紀末気候（2081年から2050年）にかけて洪水被害額は，SSP1-2.6において33%減少，SSP5-8.5において11%減少すると推定された．21世紀末気候の洪水被害額は減少するが，40以上の都道府県において人口一人あたりの洪水被害額は増加する結果となった．

  14. 田んぼダムによる洪水被害軽減潜在効果の推定

    山本道, 風間聡, 峠嘉哉, 山下毅

    土木学会東北支部技術研究発表会（令和2年度）　II-62　2021年3月

  15. Estimation of the risk of inland flood based on distribution of extreme precipitation in Japan

    Hayata Yanagihara, Tao Yamamoto, So Kazama

    The 8th International Symposium on Water Environment Systems --with Perspective of Global Safety　32-33　2020年11月

  16. 旅行情報誌から読み解く人気な河川の共通項

    星美沙希, 岡田瑶樹, 山本道, 馬場裕樹, 風間聡

    土木学会東北支部技術研究発表会（令和元年度）　H-4　2020年3月

  17. 気候変動による洪水に対する土地利用規制と緩和策の評価

    山本道, 風間聡, 峠嘉哉, 多田毅, 山下毅

    土木学会東北支部技術研究発表会（令和元年度）　II-22　2020年3月

  18. Estimation of the flood damage caused by Climate change and effect of the adaptation

    Tao Yamamoto, So Kazama, Yoshiya Touge, Tsuyoshi Tada, Takeshi Yamashita

    The 7th International Symposium on Water Environment Systems --with Perspective of Global Safety　38-39　2019年11月

  19. Estimation of the Flood Damage Caused by Climate Change and Effect of the Adaptation

    Tao Yamamoto, So Kazama, Tsuyoshi Tada, Takeshi Yamashita

    AOGS 16th Annual Meeting　HS13-A014　2019年7月

  20. 気候変動による洪水被害とその適応策の効果の推定

    山本道, 風間聡, 峠嘉哉, 田中裕夏子, 多田毅, 山下毅

    土木学会東北支部技術研究発表会（平成30年度）　II-47　2019年3月

  21. 気候変動による洪水被害と土地利用規制の効果の推定

    山本 道, 風間 聡, 峠 嘉哉, 多田 毅, 山下 毅

    水文・水資源学会研究発表会要旨集　32　114　2019年

    出版者・発行元： 水文・水資源学会

    DOI： 10.11520/jshwr.32.0_114 　

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    地球温暖化に伴う気候変動の影響により，日本において様々な水災害リスクの増加が懸念されている．和田らの気象庁・気象研究所の地域気候モデルによると，21世紀末における再現期間100年の日降水量は，現在に比べ全国的に20%程増加すると予測されている．これは平成30年7月豪雨のような洪水災害の発生数増加の傾向を示唆している．こうした傾向を踏まえ，その将来に渡る影響と適応策を考察していく必要がある．具体的な適応策検討に向けて，日本全土における洪水に対する土地利用規制の効果の推定はなされていない．したがって本研究は，土地利用規制による洪水に対する適応策の効果の評価を目的とした．本研究では氾濫モデルとして既往研究において用いられてきた二次元不定流モデルを用い，浸水深を求めた． 治水経済調査マニュアル（案）を参考に，被害額単価の設定を行い，それらを基に被害額を算出した．また，将来気候における被害額推定のために，日本全国1km地域気候シナリオを用いて，将来の確率洪水寄与降雨分布を作成し，これを基に氾濫浸水深と被害額を計算した．全国における洪水による年期待被害額は，5次メッシュ解像度の場合約1.39兆円と推定された．更に再現期間100年の洪水時の浸水深が3m以上かつ住宅地及び商用地であるメッシュを土地利用規制により撤退させたと仮定し，そのメッシュの被害額を計上しない場合，全国の年期待被害額は9473億円と推定された．現在の年期待被害額から31.8%減少した．よって土地利用規制の効果は年期待額にして4422億円と推定される．将来気候における全国の洪水による年期待被害額は，6つのGCMの平均値を求めると，RCP2.6シナリオでは1.43兆円，RCP8.5シナリオでは1.45兆円と推定された．それぞれ現在の年期待被害額から2.7％，4.1％増加した．また，将来気候において前述した土地利用規制を行った場合，将来気候における全国の年期待被害額は6つのGCMの平均値を求めると，RCP2.6シナリオでは9882億円，RCP8.5シナリオでは1.01兆円と推定された．それぞれ土地利用規制を行わない場合の将来年期待被害額から30.7%，30.3%減少した．ゆえに土地利用規制を行う将来気候における効果はRCP2.6とRCP8.5シナリオにおいて，年期待額にしてどちらも4384億円と推定された．

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共同研究・競争的資金等の研究課題 4

  1. 融雪に伴う河床変化と植生応答の高密度空間観測

    山本 道

    2026年7月31日 ～ 2028年3月31日

  2. 適切な河川管理を目指した深層学習の応用による広域適用可能な土砂解析モデル開発

    山本 道

    2023年4月25日 ～ 2026年3月31日

  3. 流砂の連続性と河川環境場を考慮した長期的な河床変動予測モデルの開発

    2024年10月 ～ 2025年3月

  4. 日本全土の洪水氾濫被害と適応策の検討

    峠 嘉哉, 滝沢 寛之, 風間 聡, 山本 道, 柳原 駿太, 池本 敦哉, 岡本 彩果

    2022年4月 ～ 2023年3月

担当経験のある科目(授業) 1

  1. 環境防災工学　東北工業大学 学部教養科目