九州，四国を中心に線状降水帯の発生や局地的な豪雨による被害が出ている。どうも，いつも情報が後付けで，本当に川が氾濫するかどうかの予測がつかないものか，考えていた。
まず，一般的に見るのが雨雲レーダーである。真っ赤に表示される背の高い積乱雲が近づいてくれば，その領域は雨だと判断できるし，色の濃さで単位時間当たりの雨量も予測できる。
もともと，雨雲レーダーの情報は観測器からメッシュ上の数値として検出され，これをマッピングして濃度を変えて，人間が理解しやすい画像として表示していると思うのである。したがって，メッシュ単位で単位時間あたりの雨量は数値化されている。
あとはこれらの数値をメッシュごとに積算し、メッシュごとの染み込み特性やその基準を超えた場合にそれらの水が隣のどのメッシュに流れて行くかを計算する。もちろん、途中に川があれば、川の流れ特性をメッシュごとに持っているから、流れ込む水量と下流に流す水量が計算できる。すると、時間あたりの水深の増加も計算でき、堤防を越水するまでの時間が求まる。もちろんその途中で堤防が決壊すれば、浸水は進み、雨雲レーダー以外の要素が加わるので、また次の計算パターンが必要になってくる。
雨雲レーダーの観測数値が手に入らない場合は、画像処理が使える。例えば10分おきのレーダー画像を処理して数値化し、積算する。ここでどういう方法を使うかはわからないが、例えば次のようなプログラムで解析できると思われる。
Pythonで画像（の色）を数値化してリストで扱う方法 - LabCode (labo-code.com)
メッシュサイズをどこまで細かくするかによって計算の量は級数的に増える。しかし、少なくとも1kmメッシュでき解析は必須である。このサイズのメッシュは、気象庁では普通に扱っている。日本全体で約40万個のメッシュになる。ビッグデータ解析の１つだが原理は比較的簡単だと思う。
本来なら，ここでプロトタイピングして「どうだ」と結果を見せたいところだが，さすがに何のデータも処理ソフトもない状態なので，実証できない。だれか代わりに処理してくれないかなと思う。
いや，なぜ気象庁がこんな簡単なことすらしないのだろうかと思ってしまう。
アメダスの雨量観測ポイントは約1300で，だいたい17km間隔だという。これでは洪水予測には役に立たない。
提案している方法は，データの分解能を高めればさらに細かいメッシュでの計算も可能になる。スーパーコンピュータ，地球コンピュータなら十分可能だと思う。
