深層学習による農業用ため池貯水量の予測

抄録

ため池では基本的に，ダムと異なり，貯水量の予測に必要な長期間の水文観測データや取水量に関するデータが存在しない．そこで，本研究では，株価予測に活用される深層学習基盤モデルに着目し，短期間の水文観測データに基づく深層学習による貯水量予測を試行して，予測精度の改善策を検討した．この結果，深層学習モデルは，予測値が実測値よりLead Time分程度遅れる傾向が現れた．これについては，Lead Time期間に対応した降水量データを入力変数に加えることで，予測遅れが改善された．また，予測精度は，灌漑などの人為的な放流による貯水位の変化が多い灌漑期間が，非灌漑期間より劣ることが明らかになった．灌漑期間における予測精度の改善は，この期間の貯水量に大きな影響を及ぼす要因を抽出し，入力変数に組み込む必要があると推察された．