機械学習

[II-206] Development of correction method of meteorological radar for prefectural reservoir operation by using a deep learning

〇Riki Takehi¹, Koiti Komiyama¹, Takahiro Yamamoto¹, Minjiao Lu², Shigeru Nakamura³ (1.National Institute of Technology, Nagaoka College, 2.Nagaoka University of Technology, Nagaoka, 3.Nippon Koei Co., Ltd.)

Keywords:prefectural reservoir, meteorological radar, MLIT C-band radar, JMA analyzed rainfall, deep learning

補助ダムは流域内に地上降水量計が少ないため適切な降水量を把握することが困難である．一方，その流域面積は国直轄ダムに比べ小さく洪水到達時間が短い．そのため，洪水防御の観点からピーク付近のダム流入量を適切にとらえるには高頻度かつ高精度な降水の空間分布情報の把握が求められる．本研究では国土交通省のCバンドレーダーを学習データ，解析雨量を正解データとする深層学習モデルを構築しCバンドレーダーの降水量の高精度化を検討した．その結果，深層学習モデルのU-netを用いた補正によりCバンドレーダーの降水量の精度向上が確認されたとともに深層学習により降水量データを高精度に補正することは可能であると示唆された．