| 作成年度 | 2020 年度 |
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| 論文名 | 機械学習手法を用いたダム貯水池におけるアオコ発生予測 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 第55回日本水環境学会年会 |
| 誌名 | 第55回日本水環境学会年会講演集 |
| 巻・号・回 | |
| 発表年月日 | 2021/03/10 ～ 2021/03/12 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 土木研究所 水環境研究グループ水質チーム | 服部啓太 |
| 土木研究所 水環境研究グループ水質チーム | 對馬育夫 |
| 土木研究所 水環境研究グループ水質チーム | 山下洋正 |
| 抄録 |
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| 富栄養化の進んだダム貯水池ではアオコが発生しており、予測技術の構築が求められている。しかし、アオコ発生は科学的に未解明な点も多く、支配プロセスを記述した生態系モデルでは十分な予測精度を得ることが難しい場合が存在する。そこで、本研究では現地データを基とする機械学習モデルを用いて、アオコの発生予測を試みた。モデル構築を行った結果、一部のダム貯水池ではChl-a濃度の変動を再現できることが確認された。 |
