| 研究課題/領域番号 |
18K04415
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22060:土木環境システム関連
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| 研究機関 | 西日本工業大学 |
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研究代表者 |
高見 徹 西日本工業大学, 工学部, 教授 (80321529)
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| 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)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 水系感染症 / リスク予測 / 機械学習 / 大腸菌群 / 大腸菌 |
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| 研究成果の概要 |
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、水系感染症の発症リスクの予測を可能とする病原微生物濃度のリアルタイム予測方法を確立することを目的とした研究を行った。
本研究では、福岡県北九州・京築地域の河川を対象として、水文水質に関する既存データおよび大腸菌群・大腸菌に関する実測データをもとに、統計学的解析と機械学習によって、当該河川の大腸菌群数および大腸菌数の予測値を出力するとともに、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が、大腸菌数については、データ蓄積による精度向上の課題が残った。
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| 自由記述の分野 |
環境衛生工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
機械学習によるモデルによって、所定の条件下において、水文水質データから大腸菌群数を予測することが可能になった。これによって、微生物学的手法を用いずとも、既存のデータベース（国土交通省水文水質データベースなど）を利用して、当該水域の大腸菌群数を推定することができる。今後、大腸菌数の観測値が蓄積されることで、大腸菌数の予測も可能となり、都市河川の親水利用における衛生学的安全を確保するための水系感染症の発症リスクの予測と評価が可能になる。
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