2014 Fiscal Year Annual Research Report
機械学習を援用した東南アジアのデータ寡少流域圏における水環境統合管理モデルの開発
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25660191
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
平松 和昭 九州大学, (連合)農学研究科(研究院), 教授 (10199094)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 閉鎖性水域 / 沿岸浅海域 / 流域圏 / 窒素・リン / 富栄養・貧栄養 / 機械学習技術 / 広域的最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
東南アジア新興諸国では都市・農村地域での有機性汚濁が急速に拡がっており，陸海域流域圏全体の水循環系と物質循環系を総合的に俯瞰する，いわゆる統合的な流域圏水環境管理手法の開発が喫緊の課題となっている．しかし，東南アジア諸国では流域圏数値情報や水文・気象観測データの入手が極めて困難な場合が多い．本研究では，流域圏数値情報や水文・気象観測データが寡少な東南アジア新興国の大都市近郊農業流域を対象に，流域圏水環境解析モデルの開発と流域統合管理への適用手法の開発を目指す．その際，衛星リモセンに加えて，パターン認識，サポートベクターマシン，広域的最適化など機械学習技術を最大限に活用してデータ寡少性を補完する．
最終年度となる平成26年度は，昨年度に引き続き，GIS流域解析グループ，面源負荷グループ，閉鎖性湖沼グループ，閉鎖性海域グループにおいて，豊富な流域圏数値情報や水文・気象観測データの入手が可能な博多湾・瑞梅寺川流域圏と有明海・筑後川流域圏を対象に，できる限りの流域圏数値情報を入手し，得られたデータを最大限に活用した流域圏水環境解析モデルの構築を進めた．その結果，対象とした閉鎖性水域・閉鎖性海域の水環境動態を明らかにするとともに，その知見に基づく水理学－生態系モデルを開発した．
一方，開発したモデルを東南アジア新興国流域に適用する際に観測データの寡少性を補完するため，各種の手法の開発も併せて進めた．まず，カオス工学やニューラルネットワークを用いた水質予測手法を開発するとともに，ベトナム・メコン川流域を対象に，少ない観測データを最大限に活用するための最適化手法の利用について検討し，生態系モデルや流域モデルのパラメータ決定に，大域的探索手法である遺伝的アルゴリズムや制約条件付遺伝的アルゴリズムが有効であることを明らかにした．
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