T12[Topic] Latest Studies in Sedimentary Geology

HighlightentryECS: Early Career Scientist

[T12-P-10] Development and evaluation of a method for estimating flood hydraulic parameters using machine learning: a case study of crevasse-splay deposits from the 2024 Okunoto heavy rainfall

*Wataru KOMATSU¹, Masaki Yamada², Hajime Naruse¹, Gen Sasamoto² (1. Kyoto University, 2. Shinshu University)

【ハイライト講演】本発表では，機械学習を用いて破堤堆積物から洪水時の水理条件を定量的に復元する手法を試行している．堆積学とデータサイエンスを融合した逆解析技術はこれまで津波堆積物研究で適用された例があるが，多様な堆積イベントの解析に用いることが可能になれば，将来的には様々な地質ハザード評価の高度化への貢献が期待される．※ハイライト講演とは．．．

Keywords:

crevasse splay deposits,machine learning

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