機械学習を用いた氾濫域推定モデルの地域間比較に関する研究
2022 年 28 巻 p. 43-48
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2022 年 28 巻 p. 43-48
洪水氾濫による人的被害軽減のため，機械学習を活用した洪水氾濫予測に関する研究が進められている．筆者らはランダムフォレストを用いて地形と浸水の関係性から洪水氾濫域を推定する手法を提案し，高精度で鬼怒川内の氾濫を推定した．本研究では，同手法を用いて，地形条件の異なる複数の地域でモデル構築を行い，各地域での適用性を明らかとすることを目的とした．結果として，全対象地域における氾濫を高精度で推定可能であり，対象地域の地形的特徴によって氾濫推定の際に重要となる説明変数が異なることを明らかとした．さらに，本手法における汎化の試みとして，未学習地域への推定を行い，説明変数の寄与率に類似性がある場合は，ある程度良好な推定結果が得られることを明らかにした．
