Japan Society of Civil Engineers 2020 Annual Meeting

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第II部門

機械学習

Chair:Shuichi Kure

[II-204] Estimation of areal averaged precipitation from observed dam inflow by using a deep learning

Koichi Komiyama1, Riki Takehi1, Takahiro Yamamoto1 (1.National Institute of Technology(KOSEN),Nagaoka College)

Keywords:Deep learning, Estimation of precipitation, Runoff model

春先の融雪流出は有用な水資源であるとともに,災害の要因ともなるため,冬季間の降雪による積雪量を把握することが重要である.降雪量の測定は地上降水量計やレーダー観測などにより行われているが,風や雲などの影響が大きい山岳域においての観測精度は十分とは言えない.融雪流出量の推定には様々な水文モデルが用いられているが,冬季山岳域では観測が不十分であるため観測値の補正や地域の特性を加味し試行錯誤的にパラメータの設定を行う必要がある.そこで深層学習では複雑な物理的過程をブラックボックスとして扱うことができる点に着目し,ダム流入量から降水量を推定する深層学習モデルとデータセット作成についての検討を行った.

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