[3-2]人工知能による地下ダム流域の硝酸アラート
*高野 愛1、鈴木 麻里子2、藤澤 和謙1、井上 一哉2(1. 京都大学大学院農学研究科、2. 神戸大学大学院農学研究科)
キーワード:
地下ダム、人工知能、硝酸態窒素、特徴量重要度、アラート
本研究では,機械学習により算出した宮古島地下ダム流域の硝酸態窒素濃度の予測値を元に,警戒レベルを発信する人工知能を構築した.12種類の水質項目と経過日数の内,特徴量重要度の上位3項目を説明変数に取り,Extra treesにて硝酸態窒素濃度を予測した.濃度に応じて3段階の警戒レベルを設け,予報結果を色ごとに地図上にプロットした.その結果,半年後までの硝酸態窒素濃度の変動を良好に予報すると判断された.