確率校正および空間誤差を考慮した機械学習による地震時の斜面崩壊発生確率評価
キーワード:
earthquake,
landslide susceptibility assessment,
machine learning,
probability calibration,
spatial prediction error
2026 年 7 巻 3 号 p. 14-25
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2026 年 7 巻 3 号 p. 14-25
令和6年能登半島地震の斜面崩壊を対象に，機械学習による発生確率推定，Isotonic Regressionによる確率校正，および空間誤差を考慮した性能評価を統合した斜面崩壊発生確率評価手法を構築した．ロジスティック回帰とLightGBMによる予測モデルを比較した結果，LightGBMが高い予測性能を示した．また，崩壊地点と予測地点間の推定誤差に基づく性能指標を提案することで，斜面崩壊発生位置の空間的な予測誤差を評価した．100 m程度の空間誤差を許容した場合，LightGBMモデルは実用的な予測性能を有することが確認された．さらに，確率校正により，予測確率が高い範囲での斜面崩壊発生確率の過小評価が改善された．本手法は，実務上の許容誤差を踏まえた広域的な斜面崩壊対策優先度の検討に活用できる．
