0904河川砂防及び海岸海洋 アマゾン氾濫原における堆積物堆積の要因と影響（Drivers and Impacts of Sediment Deposition in Amazonian Floodplains）
2025-07-11 パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）アマゾン河氾濫原の堆積物動態に関する本研究では、高解像度の水理・土砂モデルを用いて、洪水（氾濫）、アマゾン河の懸濁土砂濃度、氾濫原内の水流が堆積プロセスに与える影響を定...
0904河川砂防及び海岸海洋
0904河川砂防及び海岸海洋 
0904河川砂防及び海岸海洋 川の流路は侵食に基づいて選ばれる：洪水計画の転換となる発見（Rivers choose their path based on erosion ― a discovery that could transform flood planning and restoration）
2025-07-10 カリフォルニア大学サンタバーバラ校（UCSB）Photo Credit:Luca Ronchi via iStockMulti-channel rivers predominate in Iceland’s easil...
0904河川砂防及び海岸海洋 埼玉の河川名の由来、一級河川吉野川・新吉野川・和田吉野川・和田川・通殿川
１ 河川の概要１－１吉野川・新吉野川・和田吉野川吉野川は、小川町木呂子（きろこ）の北部の尾根を水源とし、寄居町富田を流下し、寄居町赤浜で新吉野川を分岐したのち、深谷市本田を流下して荒川に合流しています。新吉野川は、吉野川の出水時に洪水を荒川...
0904河川砂防及び海岸海洋 六堰と流水改善水路 ～埼玉県内の河川利用施設を訪ねて～
1 施設の目的と利用現在の六堰は平成15年に改築した施設で、荒川を堰止めて最大16.875ｍ³/ｓを取水して埼玉県北部の熊谷市を中心に深谷市、行田市、鴻巣市に広がる3,820haの田畑に農業用水を供給しています。六堰の右岸側には、流水改善水...
0904河川砂防及び海岸海洋 水文モデルの効率化手法の提案（Streamlining Hydrological Models with Improved Parameter Learning Techniques）
2025-07-03 パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）米国パシフィックノースウェスト国立研究所（PNNL）による研究は、情報理論を活用して水文モデルのパラメータ学習を効率化する手法を提案しました。複雑化する統合水文モデル（...
0904河川砂防及び海岸海洋 洪水の規模・発生場所・時間をAIで高精度に予測（Improving predictions of flood severity, place and time with AI）
2025-07-02 ペンシルベニア州立大学（PennState）By implementing AI, the team's water model is able to produce highly accurate streamflo...
0904河川砂防及び海岸海洋 沿岸域の浸水は以前考えられていたよりも頻繁である(Study Finds Coastal Flooding More Frequent Than Previously Thought)
2025-06-02 ノースカロライナ州立大学(NCState)ノースカロライナ州立大学（NC State）とノースカロライナ大学チャペルヒル校（UNC）の研究チームは、従来の潮位計による測定では過小評価されていた沿岸地域の洪水頻度を明らか...
0904河川砂防及び海岸海洋 AIによる洪水予測技術の開発（Researchers use deep learning to predict flooding this hurricane season）
2025-05-29 バージニア工科大学（Virginia Tech）バージニア工科大学の研究チームは、深層学習と転移学習を活用した洪水予測モデル「LSTM-SAM」を開発しました。この手法は、データが乏しい地域でも過去の嵐データをもとに水...
0904河川砂防及び海岸海洋 世界の河川の再マッピングで洪水モデルの精度向上へ（Researchers remap the world’s rivers to improve flood modelling）
2025-05-16 オックスフォード大学Credit: Wortmann et al., 2025/Water Resources Research/American Geophysical Unionオックスフォード大学の研究チームは、...
0904河川砂防及び海岸海洋 ハイブリッド風場を用いた高潮予測のための機械学習モデル開発（Researchers Develop Machine Learning Models to Predict Storm Surge Using Hybrid Wind Field）
2025-04-17 中国科学院（CAS）中国科学院煙台海岸帯研究所のMAO Miaohua教授らの研究チームは、ハイブリッド風場と機械学習（ML）を組み合わせた新たな高潮予測モデル「FVCOM-ML」を開発した。これは、再解析風場とHol...
0904河川砂防及び海岸海洋 海面上昇に対する最も費用対効果の高い保護手段（The Most Cost-Effective Approaches to Protect Against Rising Seas Are Flexible, Adaptable）
2025-04-18 ラトガース大学ラトガース大学とプリンストン大学の研究チームは、海面上昇に対する最も費用対効果の高い対策は、柔軟かつ適応可能な構造物であるとするAI強化学習ベースの分析結果を発表した。従来のように一度限りの固定的なインフ...
0904河川砂防及び海岸海洋 沿岸管理モデルは潮の満ち引きに対して長期戦を演じる(Coastal management model plays the long game against the rising tides)
2025-04-17 ペンシルベニア州立大学(PennState)ペンシルベニア州立大学とピッツバーグ大学の研究チームは、気候変動による海面上昇に対応するため、将来の不確実性を考慮した動的意思決定モデルを開発した。このモデルは「マルコフ決定...