著者

野間 真拓 水谷 夏樹

出版者

公益社団法人 土木学会

雑誌

土木学会論文集B2(海岸工学) (ISSN:18842399)

巻号頁・発行日

vol.78, no.2, pp.I_109-I_114, 2022 (Released:2022-11-01)

参考文献数

6

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波浪予測にニューラルネットワークを用いることは,深いドメイン知識を必要とせず地域毎に少ないコストで導入できる利点がある.一方で,ニューラルネットワークの説明変数として気象場の再解析GPVデータを利用することが多く,リアルタイム波浪予測の妨げとなっている.本研究では,リアルタイム波浪予測を目指してアメダスおよびナウファスの観測データを用いたニューラルネットワークを構築し,神戸港での波高および周期を予測した.説明変数の組み合わせやSHAP値から,各説明変数の予測精度に対する寄与についてある程度説明することができた.その上で,予測精度向上には風上側の適切な距離にある風の情報が重要であること,さらに波浪(波高と周期)の履歴情報の貢献度が極めて高いことを示し,特に波高については実用十分な精度で予測することができた.