[7-3] 水文・水質・気象③：AI・気候・リモートセンシング

9:15 〜 9:30

[7-14] 実流域を対象にしたLSTMによる河川流量からの降水量推定

*藤田 直己¹、堀野 治彦²、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、2. 大阪公立大学名誉教授)

キーワード：

降水量、河川流量、深層学習

降水量の時系列データは水資源・治水計画の策定，気候変動の影響評価に不可欠であるが，十分に揃わないことも少なくない．本研究ではLSTMを用いて，実流域の観測河川流量からの降水量推定・補完の可能性を検討した．その結果，同一の流量から各降水観測点の降水有無を良好に識別し，実績降水が少ない時刻では推定値と実績値がほぼ一致した．一方，比較的大きな降水に対しては過小評価傾向を示し，再現精度が低下した．