【ポスター発表】環境・リサイクリング分野　［9/3(水) 　PM ポスター発表会場］

[P076C] 機械学習を用いた自然由来重金属による土壌汚染の評価

○蓮尾 裕紀^{1[修士課程]}、原 淳子²、川辺 能成^1,2 (1. 早稲田大学、2. 産業技術総合研究所)

キーワード：自然由来重金属類、サポートベクターマシーン、土壌汚染

日本において，近年では自然由来を起因とした土壌汚染が環境におけるリスクとして問題となっているが，自然由来の重金属類による土壌汚染を特定する方法は複雑なものであり，簡易的に評価することが求められている。そこで本研究では，機械学習によって自然由来の土壌の化学データを分析し，簡易的に土壌汚染を特定するためのモデルを構築することを目指した。 機械学習法のうちSVM（サポートベクターマシーン）を使用し、重金属類の土壌環境基準をクラス分類の基準とし，重金属類以外の化学成分や水溶出量や全含有量といった他の分析結果から土壌汚染と非汚染土壌を推測した。SVMの計算では，線形カーネルやガウスカーネルといった手法や精度やF1スコアといった複数の評価手法によってモデルの分類性能を評価し，その結果を比較した。その結果、複数の化学成分の組み合わせで分類性能が80%を超えるモデルを構築することができた。以上の研究結果より，機械学習によって重金属類による土壌汚染をある程度推定することが可能であると考えられた。