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2023 年度 実績報告書

機械学習による都市河川の親水利用における水系感染症発症リスクのリアルタイム予測

研究課題

研究課題/領域番号 18K04415
研究機関西日本工業大学

研究代表者

高見 徹  西日本工業大学, 工学部, 教授 (80321529)

研究分担者 野中 尋史  愛知工業大学, 経営学部, 准教授 (70544724)
古川 隼士  北里大学, 医療衛生学部, 准教授 (90632729)
廣田 雅春  岡山理科大学, 情報理工学部, 准教授 (70750628)
平岡 透  長崎県立大学, 情報システム学部, 教授 (30626891) [辞退]
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2024-03-31
キーワード病原生物 / 水系感染症 / 機械学習 / 統計学的評価
研究実績の概要

近年都市再開発や地方創生を目的とした都市河川の親水利用が進んでいる。人と水との接触機会が多くなるほど、河川水質に由来する衛生学的な問題に注意を払う必要がある。特に水系感染症を引き起こす病原微生物の存在実態の把握と接触に伴う感染症の発症リスクを明らかにすることは最重要の課題である。しかし、病原微生物に関する実測値は限られており、また、従来の生物学的試験法ではその濃度を適宜精度高く予測することは不可能である。
そこで本研究では、都市河川の親水利用における衛生学的な安全を確保するため、近年人工知能研究の分野で有力な技術・手法として発達している機械学習を利用したモデルによって、都市河川の病原微生物濃度をリアルタイムで予測する方法を確立し、水系感染症の発症リスクの予測を可能にすることを目的とした。
本研究期間において、対象河川で得た実測データと他の各種データとの統計学的解析と機械学習によって、福岡県京築地域七河川の大腸菌群数および大腸菌数の予測値を出力した。また、予測値と実測値の乖離の原因となる大腸菌群数および大腸菌数の実測データを適宜追加するとともに、寄与率に応じた変数の選択を行い、予測値の精度向上を図った。その結果、大腸菌群数については許容可能な範囲で予測値を得ることができた。しかし、大腸菌数については、実測データが不足しているため、今後のデータ蓄積による精度向上の課題が残った。

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 (2件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] 大腸菌数予測のための重回帰式の適用可能性に関する検討2024

    • 著者名/発表者名
      高見徹
    • 雑誌名

      西日本工業大学紀要

      巻: 54 ページ: -

  • [雑誌論文] 京築地域7河川における大腸菌群数の季節変化2023

    • 著者名/発表者名
      高見徹
    • 雑誌名

      西日本工業大学紀要

      巻: 53 ページ: 67-71

  • [学会発表] 北九州・京築地域河川における水環境健全性指標の適用と評価2024

    • 著者名/発表者名
      高見徹
    • 学会等名
      第58回日本水環境学会年会

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公開日: 2024-12-25  

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