土木分野におけるIoT/AIのあり方（2)

[CS10-10] Trial of short-term rainfall forecasting using time series rainfall distribution data and convolutional recurrent deep learning model

*鄭 世韜¹、宮本 崇¹、阿部 雅人²、清水 慎吾³、加藤 亮平³、岩波 越³ (1. 山梨大学、2. 株式会社ビーエムシー、3. 防災科学技術研究所)

Keywords:short-term rainfall forecasting, deep learning, spatio-temporal data, Conv-LSTM

豪雨災害が頻発する我が国の現状の中で，降雨量を局地的に予測することは防災上重要な課題である．降雨量の予測は，微分方程式の数値解に基づく手法や降雨域の統計的外挿手法の他，近年は機械学習などのデータ駆動型手法も検討が進んでいる．

降雨量の予測のような時空間データの回帰に対応する機械学習モデルとして，畳み込み演算と再帰的ネットワーク構造を組み合わせた深層学習モデルの適用が提案されている．そこで本研究では，レーダ観測による高い時空間解像度を有する降雨量分布データに対して上記の深層学習モデルを適用し，短時間の局地的な降雨予測を機械学習モデルによって行うことを試みる．