地球環境研究論文集 第28巻
観測雑音付加バーチャルハイドログラフを用いた深層学習による都市流出モデルのエミュレーション性能評価
2020 年 76 巻 5 号 p. I_383-I_391
詳細
2020 年 76 巻 5 号 p. I_383-I_391
地球温暖化に伴う気候変動により短時間強雨が堵加しており，様々な分野へ応用が進められている深層学習モデルの洪水予測分野への適用に対する期待も大きい．そこで本論文では，観測データに観測雑音が存在する場合に，深層学習モデルで流出モデルをどの程度精度良くエミュレーションできるか確認するため，仮想降雨と性質が明らかな観測雑音を付加した仮想流出高を学習データとし，学習洪水数や中関層ノード数などを変化させた場合の深層学習モデルによる流出モデルのエミュレーション性能を評価した．1洪水を対象に検討した結果，雑音成分にまで合わせるように学習し，また観測雑音を付加しない真値であるハイドログラフの特徴を掴むためには，学習洪水数を増やすことが効果的であることがわかった．
