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最終研究年度であるが、パターン分類に関しては、もう一度、目的関数の設定より構成のやり直しを図った。また、多地点同時マトリクス法により、降水の時・空間特性を考慮した渇水被害額を算定した。概要は以下のとおりである。
i)気象学的な観点より日本の少雨現象に影響を及ぼす気圧、気温、海面温度分布の空間的特徴を整理し、ファジイ論値により画像としての類似性評価を可能とした。特に、気圧分布に関してはフラクタル解析でその特徴評価を可能とした。さらに、エルニーニョやチベット上空の分布など地域性を考慮した総合的評価を行った。
ii)日本の基準地点に対してGAを利用した分類手法を提案し、既存の気候区分にとらわれない気温、降水系列を考慮した分類を行った。分類した基準地点での降水予測を行うため、分類された気温、気圧、海面温度の組み合わせを類似度で表示するファジイニューロ手法を導入して、ニューラルネットワークによって降水を求めた。
iii)任意地点との降水量は、推定された基準値天候水量よりニューラルネットワークにより求めるとともにネットワークの構造はGAの適用で決定された。
iv)渇水時には貯水池の役割が大きく、流入量予測が不可欠である。貯水池流入量を予測降水量、観測降水量、観測流量を入力要素とするニューラルネットワークで予測し、設定された操作ルールに対しファジイ制御を行い、実節水率を求めた。
v)多地点同時マトリクスにより時・空間的相関性を保持した降雨、気温シミュレーション法を提案し、気候変動下での渇水シミュレーションを行った。これを渇水確率として定義し、等価偏差法による渇水被害評価を通じ、地球温暖化での被害額の推定を図った。
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