[2-2] 水文・水質・気象②

11:30 〜 11:45

[2-8] 長・短期記憶(LSTM)を用いた河川流量から降水量推定の可能性

*藤田 直己¹、堀野 治彦¹、中桐 貴生¹、櫻井 伸治¹ (1. 大阪公立大学大学院農学研究科)

キーワード：

降水量、河川流量、逆推定、深層学習

水資源・治水計画の策定を行う際，降水量の時系列データが必要となるが，十分な量のデータが得られない場合がある．本研究ではLSTMを用いて河川の模擬流量から降水量の逆推定を試み，降雨－流出応答の非線形性の強弱と推定精度との関係性を検討した．その結果，非線形性の違いが推定精度に与える影響は小さく，直列4 段タンクモデルで，蒸発散を考慮して計算した流量データから概ね良好な精度で降水量の推定ができた．