Out-of-Sample LSTM による高解像度積雪深分布推定

抄録

本研究ではOut-of-sample LSTMを用いて積雪深分布の推定を行った．学習に用いるデータセットは時系列方向に分割するのではなく，積雪深の観測地点を基準に訓練・検証・テストデータに分割した．また，入力データとして大気の再解析から得た気温データと観測に基づく降水量のグリッドデータを用いた．ただし，気温データは降水量データに比べ低解像度であるため，高解像度な標高データと気温減率を用い高解像度化を行った．Out-of-sample LSTMにより構築されたモデルは標高の影響を反映した積雪深分布を推定出来ることが示された．本研究の結果は適切な入力データを用い，Out-of-sample LSTMによりモデルを構築することで高解像度かつ，高い推定精度で積雪深分布の推定が期待できることを示している．