特徴量重要度を用いた決定木機械学習モデルの波高予測への適用
長岡技術科学大学大学院 環境社会基盤工学専攻 堀内 颯人
長岡技術科学大学 環境社会基盤工学 細山田 得三
１. 序論

れる機械学習の手法を用いた 1 週間先までの我が国の沿岸域は経済的に重要であり，洋波高予測システムを構築するとともに，風速上風力発電，貿易，レジャー等に大きな役割データの違いによる予測精度の評価・検討をを果たしている．水災害の増加により，沿岸する．このシステム構築に当たり，留意すべ域の防災・減災がより重要視され，波浪予測き事項として，1 週間先までの波高を回帰分技術の向上が急務とされている．現在，気象析・多変量時系列解析的に予測すること，入庁の全球波浪数値予報モデル GPV（GWM）を出力をテーブルデータとして扱うこと，波高使用して，沿岸域の様々な活動における判断予測における特徴量エンジニアリングの最適が行われている．近年，機械学習技術が波浪手法を模索することを示す．特に本研究のシ予測において注目を浴び，物理モデルに匹敵ステムは海上工事の作業可否判断の元となるする予測精度を持つ例も増えている．

0.5m から 1m の低波高を対象とする．

先行事例では，GWM 等の全球モデルによる予測の空間解像度を改善するために機械学習
モデル Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)の２. 機械学習モデル
本研究で使用した機械学習モデルは XGBoost

実装の一つである XGBoost を用いた結果，と TabNet である．

GWM 以上の精度を持つ波浪予測システムとな

２.１. XGBoost

った．具体的には，GWM の予測値の生データ

図-1 より，GBDT（勾配ブースティング木）を特徴量，那覇港と中城港の NOWPHAS の有の学習過程は，まず初期モデルを作成し，それ義波・波高観測値を教師データとしてモデルから指定された本数の決定木を順次追加してを構築しており，機械学習を用いてある点のいく手法である．各決定木は，前の決定木によデータを任意の点におけるデータへの変換をる予測と実際の目的変数との誤差を最小化す行なっている．こうした機械学習を用いた波るように構築され、徐々にモデルの精度が向上

浪予測事例の共通した課題として機械学習手する．決定木の重要性は，モデルの予測が目的法の独自化が挙げられる．他分野の機械学習変数に近づくにつれて減少し、最終的には各決においては，モデルに有効・有意とされる説定木の寄与が調整され，高度な予測性能を発揮

明変数（特徴量）を生データから作成・選択する．最終的に，予測対象のデータに対して，する特徴量エンジニアリングが不可欠であ複数の決定木の葉の重みの和を計算して最終る．また，XGBoost をはじめとして機械学習予測値が得られる．

は予測の根拠を明示することための手法があ本研究では，GBDT の実装ライブラリの一つるが，それを用いてモデルを説明した例はなである XGBoost を用いる． XGBoost には，モい．従って，機械学習を用いた波浪予測は多デルが各特徴量を重視する程度を示す Feature分に改善の余地がある．

Importance 算出機能が備わっており，決定木の以上から本研究では，他分野で一般的とさ分岐の条件として採択された回数を大量に作成 し た 特 徴 量 を GBDT に 入 力 し ， Feature

は深層学習モデルでありながら GBDT と同様Importance を算出することで特徴量の要不要をにテーブルデータに有効であり，図-2 中の判断する．

Attentive Transformer に相当する Attention によ２.２. TabNet

る Feature Importance の算出機能を持つ．

Neural Network は代表的な機械学習アルゴリ

Attention は学習により入力値が重要であるかズムの一つである．線形式と活性化式，パラ否かを適切に決定している Neural Network でメータの自動的な最適化で，データ間の依存あり，これにより，TabNet は入力データ内のを表現する．

特徴の重要性を適切に評価し，前ステップで

TabNet は Neural Network をベースに Tree モデルを模した深層学習モデルである．TabNetの重要な特徴に焦点を当てつつ，段階的にデータの構造とパターンを理解する．

図-1 GBDT の概略

図-2 TabNet の概略

３. 使用データ

予測対象地点の波高，目的変数の時間長をリー

本研究では波浪観測値と気象観測値を使用ドタイムとする．はじめに 2 時間ごとあるいはする．図-3 に示すように，波浪観測値は NOW

6 時間ごとの波高観測値及び気象解析値から選PHAS 観測値を用いており，NOWPHAS の観測択済み特徴量を作成する．特徴量は，観測更新

点は，対象地点である新潟港と輪島港を含む日時点から過去任意ステップ分のデータから作本海側の観測点（青森西，伏木富山，柴山，藍成される．特徴量作成の内，対数変換，正規化，島）とし，期間は 2014 年から 2018 年とする．

年月日時の変数変換はモデル内で扱う数値の日本海側の観測点は複数の波高の影響を知るスケールを揃える意図で行なっている．また，ために用いている．気象観測値は JPA-55 を用い

基本統計量（標準偏差，歪度，尖度），年月日時ており、風速データはより古いデータからも有の変数変換，ラグ特徴量はモデルにデータの時効な傾向を見出し，ノイズとしない点から JPA系列的依存を知らせる意図で作成している．特-55 を選出した．JRA-55 の取得データは，緯度徴量を複数のあらかじめ学習済みのモデルに30-55 度，経度 85-145 度の範囲における地表か入力し，各モデルから予測値が得られる．そのら 10ｍ上空のものを用いている．これらは，緯後，最適な組み合わせを選定する特徴量選択，度経度 1.25 度の格子間隔で配置されている．

特徴量の更新に伴う再学習を行い，特徴量の組み合わせごとに予測精度を評価する．評価指標
として，回帰分析における評価指標の RMSE，

４. 実験
本研究では，機械学習の手法を用いた 1 週

二値分類における評価指標の accuracy，precision，間先までの波高予測システムを構築する．加えrecall，FPR による評価を用いる．て，波高予測に用いる風速データを予測条件ご４.２. 風速地点の選定とに選定する手法を提案する．

ドタイムが 1～7days の各波高予測において，最４.１. 予測システム
本研究の波高予測システムでは，目的変数を波高観測地点

XGBoost の Feature Importance を活用し，リー適な風速地点をデータ取得範囲内の全地点

風速データ

図-3 波高観測地点と風速データの範囲

から 20 地点選定する．全地点から無作為に 200 回の試行回数により十分な情報を得ることが地点を選び，予測モデルを構築し，その地点をでき，特徴量重要度をある程度適切に捉えてい用いて予測を行う．この過程の繰り返し回数をるためと考えられる．一定の試行回数で収束し無作為抽出回数とし，500～1000 回行うことで，ている可能性を考慮すると，試行回数の増加は各地点における特徴量重要度の値が得られる．

特徴量重要度に大きな変化を与えないといえ各地点における特徴量重要度の合計値を選択る．

された回数で割ることにより，各地点の重要度予測対象地点を新潟港から西側の輪島港にが算出される．重要度の値が高い上位 20 地点設定したことに伴い，特徴量の重要度の分布がを最適な風速地点とし，最適な地点を用いた予西側に遷移した．これは，予測対象地点が変化測モデルと，無作為な地点を使用したモデルのすると，予測に利用する風速地点も同様に変化予測精度を比較する．

するためと考えられる．また，地理的特性や気象条件によって，風の性質が変化することも示

５. 風速地点の選定結果と考察された．新潟港と輪島港はともに日本海側に位

本研究では，風速地点の選定を行う条件とし置し，地理的な差が殆どなく，北から北西方向て，リードタイムを 1～7days とし，予測対象地の風が重要視されており，冬季風浪の影響であ点を新潟港と輪島港の 2 地点に設定した．そしるといえる．ただ， 瀬戸内海に位置する神戸港て，無作為抽出回数を 500 回または 1000 回にでは，北西から西方向の風が重要視されており，変えて風速地点の選定を行った．これらの条件

新潟港と輪島港とは異なる地域特性が影響を設定の目的は，異なる予測対象地点や無策抽出及ぼしていると考えられる．

回数の影響を比較することで，各条件において風速地点の選定に与える影響を検討するためである．各条件での風速地点の選定は図-4 に示すように行った．

６. 波高予測結果と考察
本研究では，波高予測を行う条件として，リードタイムを 1～7days とし，予測対象地点を新図-4 より，リードタイムが長くなるにつれて， 潟港と輪島港の 2 地点に設定した．そして，無予測対象地点の西側に位置する風速地点がよ

作為抽出回数を 500 回または 1000 回とし，風り重要視されることが明らかとなった．これは， 速地点を選定による最適な地点と無作為な地一般的な気象パターンが西から東に移動する点に変えて波高予測を行った．これらの条件設ためであり，特に温帯低気圧が偏西風に乗って定の目的は，異なる予測対象地点や無策抽出回移動することが予測の精度に影響を与えると数の影響，風速地点の選定を比較することで，考えられる．また，リードタイムが長くなるに各条件において波高予測に与える影響を検討

つれて，特徴量の重要度の値が減少し，予測にするためである．各条件での波高予測は図-5 に利用する地点の範囲が広がる傾向が見られる．

示すように行った．

これは，長期的な予測において，気象パターン

図-6 より，短期予測である 1～3 日先予測でや気象条件が変動しやすく，広範囲の情報が重は，リードタイムが短いほど，RMSE が小さく，要となると考えられる．

予測精度が高い．加えて，風速地点の選定も予無作為抽出回数を 500 回から 1000 回に増加

測精度に影響を与えることが示された．予測条させたことによる各風速地点の特徴量重要度

件に応じた適切な風速地点を選定することにの顕著な変化は確認されなかった．これは，50より，予測モデルがより正確な予測を行うことができ，予測精度が向上する．また，二値分類度が高いと示された．ただ，3～7 日先予測では，における評価指標の accuracy，precision，recall，予測精度の差が小さくなる．これは，風速デー

FPR による波高 1m を基準とした高低の判断精タの影響が低減し，広域な情報がより重図-4 各リードタイムにおける風速地点の特徴量重要度（予測対象地点：新潟港，無作為抽出回数：500 回）

図-5 各リードタイムにおける波高予測（予測対象地点：新潟港，無作為抽出回数：500 回，風速地点選定：最適）要となることで，波高予測は予測対象地点の波高の特徴量を特に中心とし，予測に幅が狭まり，同様の予測が行われる可能性が高くなるためと考えられる．つまり，風速地点の選定は短期予測にでは，高い有用性を発揮するが，リードタイムが長く なるにつれて，その効果は小さくなると考えられる．
無作為抽出回数を 500 回から 1000 回に増加させたことによる予測精度にほとんど変化が見られなかったことから，500 回の無作為抽出回数で十分な情報が得られたといえる．これにより，無作為抽出回数が適切に設定された
場合，無作為抽出回数が予測精度に与える影響は限定的であると示された．
予測対象地点を新潟港と輪島港と設定した予測では，新潟港の予測精度が輪島港を上回るものとなった．これは，モデル評価期間である 2018 年の新潟港と輪島港の波高の違いによるものであり，輪島港では高波高が多く発生しており，RMSE が大きくなったと考えられる．ただ，高波高の外れ値を除く処理を行うことで，評価指標は同程度になる可能性があり，波高観測点ごとの特性も考慮する必要があると示された．
７. 結論
本研究では，他分野で一般的とされる機械学習の手法を用いた 1 週間先までの波高予測システムを構築するとともに，使用データの違いによる予測精度の評価・検討をした．リードタイムごとに風速データの影響を特徴量重要度より評価し，最適な地点を選定した結果，リードタイムが長くなるにつれて，西側に位置する風速地点が重要視されるが，その重要度は広範囲かつ低減する．また，予測対象地点による地理的特性や気象条件によって風の性質が変化し，重要視される風速地点に図-6 各リードタイムにおける評価指標差異が発生する． 波高予測を行った結果，短期予測であるほど予測精度は高く，風速地点7) 荒木 裕次, 森 信人, 安田 誠宏: 畳み込の選定により予測精度は向上する．ただ，予みニューラルネットワーク CNN を用いた風測精度を評価する際には外れ値の扱いや波高速・波高の時系列の統計的予測: 土木学会論

観測点ごとの特性を考慮する必要がある．本

文集 B2(海岸工学) vol.75, ppI_139-I_144:

研究では，波高予測のためにモデルと風速地

2019

点の選定が重要であり，予測条件に合わせた

8) Tracey H. A. Tom, 間瀬 肇, 池本 藍, 川柔軟な手法が必要であると示した．

中 龍児, 武田 将英, 原 知聡, 金 洙列: GWMと XGBoost を用いた１週間波浪予測: 土木学

謝辞：本研究を行うに当たり，NOWPHASデータを会論文集 B3（海洋開発） vol.77, ppI_7-使用致しました．関係者の皆様には波浪観測結I_12: 2021

果の利用に関しまして感謝の意を表します．

9) Tianqi Chen, Carlos Guestrin: XGBoost:
A Scalable Tree Boosting System:

参考文献

https://arxiv.org/abs/1603.02754: 最終ア1) 森 信人, 岩嶋 亮太, 安田 誠宏, 間瀬

クセス 2024/2/08

肇, Tom Tracey H.: 地球温暖化予測に基づく

10) Distributed (Deep) Machine Learning

全球の海上風・波浪の将来変化予測: 土木学

Community: dmlc/xgboost:

会論文集 B2(海岸工学) vol.65, pp1271-1275:

https://github.com/dmlc/xgboost/blob/8104

2009

f10328dc2cd5952c48448901f0a4cafbbed5/pyth2) 片山 裕之, 前田 勇司: 港湾工事の供用係

on-package/xgboost/core.py#L1654: 最終ア数に関する一考察: 土木学会論文集 B3（海洋クセス 2024/02/08

開発） vol.75, ppI_923-I_928: 201911) 門脇 大輔，阪田 隆司，保坂 桂佑，平松

3) 間瀬 肇, 勝井 伸悟, 安田 誠宏, Tracey雄司: Kaggle で勝つデータ分析の技術: 技術

H. Tom, 小川 和幸: GFS-WRF-SWAN システムに

評論社: 2019

よる３シーズンの波浪予測とシステムの検証:

12) Sercan O. Arik, Tomas Pfister:

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TabNet: Attentive Interpretable Tabular

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クセス 2024/02/08031-05-05: 1993

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トワークによる日本沿岸の波浪の推定に関す

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Miyaoka and Kiyotoshi Takahashi andSahota, Sanjay Thakur, Stella Wu, Cathal

Hirotaka Kamahori and Chiaki Kobayashi

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