観測値が少ない豪雨時を想定した模擬データを機械学習に用いるための指針検討に向けて，低平農業地域における排水施設操作支援のための深層学習モデルの構築を試みた．まず3日雨量100-，300-，500mmで各1000パターンの降雨波形を模擬発生させ，それを低平農業地域に適用した物理モデルに入力して人工の水位ハイドログラフを得た．それらを用いて，RNNモデルの一つであるLSTMで学習させて検証した後，対象地区における実降雨イベント時の観測水位を予測させた．1時間先の水位予測に適用した結果，どの雨量規模で学習させたモデルも全体的には良く予測できていたが，学習範囲を超えるような極端なイベントでは，予測精度が下がる可能性が示された．次ステップとして，予測時間の延長や，高精度な予測を可能にするための効率的な学習方法等の検討が必要となる．
