公開データと機械学習を用いた豪雨による土砂崩壊箇所の汎用的な予測モデル構築

抄録

豪雨による土砂災害は，近年増加傾向であるとともに平成 30 年 7 月豪雨のように広範囲に甚大な被害をもたらすことがある．土砂崩壊箇所を予測する研究は多く行われているが，予測に用いられている地形情報は現場調査等が必要なものもあり，予測に時間を要する．そこで本研究では，現場調査を行う必要がなく全国どこでも入手可能な公開データのみを使用し，機械学習の一手法である勾配ブースティング決定木（Gradient Boosting Decision Tree）を用いて豪雨に対する土砂崩壊箇所の予測モデルを構築した．また実際の運用時に重要だと考えられる他地域への適用性がある汎用的な予測モデルを目指して，最適な説明変数を選定するとともに予測モデルの解釈性について考察した．