都市中小河川実流域データセットを用いた深層学習モデルによる降雨流出ベンチマークテスト

抄録

　都市型水害が頻発しており，複雑な流出機構である都市中小河川流域において，簡易にモデルの構築が可能な機械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，大河川流域とは異なる1分ごとの短い観測間隔で作成された都市中小河川実流域データセットを用いて深層学習モデルを構築し，学習洪水数や中間層ノード数などのハイパーパラメータを変化させた場合のベンチマークテストを実施した．深層学習モデルと比較するためANNモデルも構築し、深層学習モデルパラメータ数と観測データ数をPD比という新たな指標で性能を評価した。その結果、同じ程度のPD比では学習・検証洪水に対してANNモデルよりも深層学習モデルの方が優位であり、特にANNモデルでは検証洪水において実績に沿わない急激な変動がみられることが分かった。