機械学習

[II-205] 深層学習を用いた全球月表面温度によるSPI予測モデルの開発と精度検証

〇善光寺 慎悟¹、手計 太一¹、榊原 一紀¹ (1.富山県立大学)

キーワード：干ばつ、SPI、降水量、深層学習、タイ

干ばつは社会経済や人間活動に大きな影響を及ぼす．本稿では，深層学習を用いて全球月平均表面温度よりタイのプミポンダム上流域における1～12か月のSPI予測モデルを作成し，その精度評価を行った．その結果，SPI算出に利用する月降水量の期間が長くなるにつれて予測精度は低くなった．タイの雨期終わりの時期から乾期の初めにおいては，精度高く予測することが可能であった．しかし，SPIを算出する期間が7か月以上になると，予測精度は著しく低くなる結果となった．この結果の要因として，ある1か月間のみの表面温度から長期的なSPIを算出することが困難であるためであると考えられる．