技術資料

深層学習モデルを活用した融雪期のダム流入量予測
山田嵩

横山洋

柿沼孝治

１．はじめに積雪寒冷地において積雪は非常に重要な水資源であり、春から夏にかけて長期間安定した水を供給している1)。一方、積雪は融雪期の豪雨による融雪出水や土砂災害の要因となる場合もある。このため、山間部における積雪の量及びその分布の正確な把握は、水資源管理及び防災の両面で重要である。
近年の計算機性能の向上等に伴い、人工知能(AI)の活用が進められており翻訳や画像認識の分野では実用化されている。水文分野においても、深層学習を河川水位やダム流入量予測に活用する研究2)3)4)がなされ図－1

対象領域周辺の標高分布

図－2

対象領域周辺の植生分布ている。
一方で、融雪期のダム流入量予測を実施した研究は事例が少なく、日単位での予測であるが滝口ら5)、込山ら 6)の事例がある。また、山田ら 7)ではダム管理への応用を目指して72時間先までの予測を行っているが、対象領域を定山渓ダムのみとしており定山渓ダム以外への深層学習モデルの適用性は不明である。
そこで本研究では、定山渓ダム以外のダムでの適用性について確認するために、山田ら7)のAIモデルを他のダムに適用して、他流域での精度検証を行い、深層学習モデルの他流域での適用性を検証した。さらに、
山田ら7)にて課題としていた、中間層を増やした場合、入力データ時間を増加させた場合及び多雪年・少雪年における精度の検討を行った。
３．使用データ及び解析手法

２．対象範囲対象領域は北海道の中央部に位置する流域面積238.9

３．１

使用データ

km の忠別ダム流域である。対象領域周辺の標高分布

本研究での使用データは忠別ダムにて観測された水2を図－1に、植生分布を図－2にそれぞれ示す。忠別ダ

文・気象観測データ（降水量、気温、積雪深及びダム

ム流域は標高1450 m付近が森林限界であり、植生分流入量）である。これらのデータは忠別ダム管理所に布が大きく変化する。忠別ダム流域は森林限界以上のて観測されたデータである。

高標高帯域が多く、森林域が大半を占める定山渓ダム

データの使用期間は2010年から2020年の各年におけ流域とは条件が異なることから、異なった条件の他流る4月1日から6月30日であり、データの時間解像度は1域におけるモデル適用性を検証する意味で今回は忠別時間であり、使用期間における欠測データは線形補間ダムを対象とした。

を行っている。入力データセットは降水量、気温、積

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雪深及びダム流入量として作成している。これらの条では標準化処理を行った場合に最も高精度な予測とな件は基本的に山田ら の研究と合わせたものである。

ったためである。

３．２

３．３7)

データの前処理

深層学習モデル

忠別ダムにおけるダム流入量データには水面変動に深層学習モデルは山田ら7)の研究と基本的には同一よると思われる流入量の変動（ノイズ）が見られた。

であり、LSTM(Long Short-Tem Memory)8)を用いてこの影響を除外するために、24時間移動平均した値をいる。このLSTMモデルは長期の時系列データを学習

本研究ではダム流入量としている。ただし、単純に移することが可能であり、過去の記憶を保持する能力に動平均を取るとダム管理上重要となるピーク値も大き加えて忘却能力も有している。本研究でのモデル構造く減少してしまう。それを防ぐため忠別ダムの洪水調を図－4に示す。深層学習モデルの学習年は2010年か節開始流量である、移動平均前の値が100 m /s以上のら2018年までとし、2019年及び2020年を検証年として場合は、元の値を用いることとした。2018年を対象にいる。本来であれば、学習年以外の年を利用してハイこの処理を行った結果を図－3に示す。

パーパラメータの同定を行うが、本研究では汎用性検3

データセットは前述の線形補間及び移動平均に加え討のため中間層以外は山田ら7)の結果をそのまま利用て、データの範囲をそろえるために、標準化処理を行した。中間層については山田ら7)の2層及び3層から、3っている。これらの処理は前処理と呼ばれ、深層学習をはじめとする機械学習では、一般的に必要とされるものである。標準化は平均を0、分散を1にする処理で120
オリジナル値𝑋𝑋� − 𝜇𝜇𝜎𝜎

(1)

ここで 𝑌𝑌� は標準化後の値、 𝑋𝑋� は元データの値、 𝜇𝜇 は平均、 𝜎𝜎 は標準偏差である。標準化は同様に学習期間における各項目（降水量、気温、積雪深及びダム流入量）の平均値及び標準偏差により行っている。また、予測結果は標準化の逆処理を行い値を元に戻している。本研究にて標準化処理を採用したのは、山田ら

図－4407)

ダム流入量(m³/s)

𝑌𝑌� =100

移動平均処理後

8060

40

200
1
72
143
214
285
356
427
498
569
640
711
782
853
924
995
1066
1137
1208
1279
1350
1421
1492
1563
1634
1705
1776
1847
1918
1989
2060
2131

あり式(1)で計算される。

2018年4月1日からの経過時間(hr)

図－32018年のダム流入量

本研究におけるモデル構造（山田ら7)より）
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層（モデル1）及び4層（モデル2）に変更した。これ

表－1は中間層を増やした場合の予測精度への影響評価を行

深層学習モデルのハイパーパラメータ（山田ら7)より改変）うためである。ハイパーパラメータの一覧表を表－1に示す。
予測に用いる入力データであるが、山田ら7)の研究では前24時間としているが、本研究では前24時間に加モデル 1

モデル 2

エポック数50000

バッチサイズ

64Adam

最適化手法

えて前36時間及び48時間とした場合についても検討を中間層数行った。なお、1時間先予測を行いその結果を24時間

ユニット数64

ついては完全予測値としていることは山田ら7)と同じ中間層の活性化関数

Tanhである。

損失関数

MSE３．４

ドロップ
アウト率0.1

先予測に反映させること、ダム流入量以外のデータに検証手法

34

ダム流入量の再現性検証にはNash and sutcliffe9)の効率係数（以後、NS値と言う）を用いた。NS値は1に近ければモデルの精度がよいとされ、0.7以上で再内の数値はNS値の平均値である。図－5を見るといず現性が高いとされている 。NS値の計算式を式(2)にれの結果も概ね、10時間先予測まではNS値は0.9以上示す。

であり高い再現性があることが確認できる。また、4010)

𝑁𝑁𝑁𝑁 = �1 −�∑����𝑄𝑄��� �𝑖𝑖� − 𝑄𝑄��� �𝑖𝑖��
� �𝑄𝑄
�∑���
��� �𝑖𝑖� − 𝑄𝑄��� ��

時間先予測までは概ねNS値は0.7以上であり再現性は(2)� 

良好である。これらの結果は山田ら7)による定山渓ダムでの結果と傾向は概ね一致している。
中間層を増やした、モデル2と元々のモデル1で大きここで、 𝑁𝑁𝑁𝑁 はNS値、 𝑄𝑄��� (𝑖𝑖) は 𝑖𝑖 番目の予測ダム流入

な差は見られず、中間層数が増えれば予測精度が向上

𝑛𝑛 はデータ個数である。

はあるが3層で十分であると考えられる。仮に中間層量(m /s)、 𝑄𝑄��� (𝑖𝑖) は 𝑖𝑖 番目の実測ダム流入量(m /s)、33するという傾向はなかった。中間層数については今回

𝑄𝑄��� は計算期間中の実測ダム流入量の平均値(m /s)、は1層増やしただけであり、今後更なる検討が必要で４．結果と考察なり予測精度向上には繋がらないことも考えられる。

3を増やしても表現力を向上させても、過学習の要因と入力データ時間を前24時間から前36時間及び前48時

ダム流入量予測のNS値を図－5に示す。図中の（ ）図－5
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間に増やした場合においても、大きな違いは確認でき

ダム流入量予測のNS値（左：モデル1

右：モデル2）

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ない。また、入力データ時間が増えれば予測精度が増モデル1にて前48時間のデータを入力データとした結加する傾向も確認できない。そのため、さらに入力デ果をそれぞれ示す。ただし、図－6及び図－7ともにダータ時間を増やして検討が必要ではあるが、入力デーム流入量は日平均値に変換して作成している。図－6

タ時間は前24時間で十分であると考えられる。なお、を見ると12時先予測までの結果は実測値とほぼ一致し今回は入力データ時間を減らす検討は行っていないたている。一方で、24時間先よりも後の予測では精度のめ、入力データ時間を減らした場合の検討も必要であ低下が見られる。また、図－7に示した2020年の結果

る。

でも、2019年と同様の結果となっている。この結果は中間層数及び入力データ時間の検討はあくまでも忠

定山渓ダムでの結果7)と同様であり、実務上利用可能別ダムにおける事例であり、他のダムでは影響が異なな予測は12時先から24時間先までと考えられる。今る可能性があるため、より多くのダムでの検討が必要

後、さらに適用するダムを増やす必要はあるが、今回である。また、本研究では中間層数以外のハイパーパの深層学習モデルは融雪期のダム流入量予測を行うにラメータを変更していないため、他のハイパーパラメあたり、一定の性能を有していると考えられる。

ータについても検討が必要である。

ただし、今回も学習期間をデータ使用期間の前半と図－6には2019年にてNS値の平均が最も高かったモ後半に分けるという、機械的な設定をしており多雪

デル2にて前36時間のデータを入力データとした結果年・少雪年の検討は行えていない。これらの検討につを、図－7には2020年にてNS値の平均が最も高かった

いては今後の課題としたい。また、今回の事例では未

図－6 2019年におけるダム流入量の予測結果
左：1時間先予測から12時間先予測 右：24時間先予測から72時間先予測

図－7 2020年におけるダム流入量の予測結果
左：1時間先予測から12時間先予測 右：24時間先予測から72時間先予測

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経験規模の出水も含んでいないことから、未経験事例

木学会論文集B1(水工学)，Vol. 74，No. 5，pp.

への適用性についても検討が必要である。

I_1327-I_1332，2018.
4)

榑林利晃，萱場祐一：AIを用いた河川水位予測モデルの特異な洪水波形に対する適応性評価，土５．まとめ

木学会論文集B1(水工学)，Vol. 77，No. 2，pp.
本研究では定山渓ダムにて適用した深層学習モデルを忠別ダムにて適用した。その結果、定山渓ダムの結I_1237-I_1242，2021.
5)

滝口修司，キムスンミン，立川康人，市川温，萬果と同様の結果となり、実務上利用可能な予測時間は和明：ニューラルネットワークを用いた積雪地24時間先までと考えられる。また、中間層数及び入力域の河川流量予測における重要入力因子の抽出，データ時間を増やしても、予測精度は向上しなかった。

土木学会論文集B1(水工学)，Vol. 74，No. 4，pp.

今後は、さらに適用するダムを増やして深層学習モデルの汎用性を検討する必要がある．

877-882，2018.
6)

込山晃市，山本隆広，武樋力：深層学習を用いた融雪流出量の推定の試み，土木学会論文集B1(水工学)，Vol. 77，No. 2，pp. I_1225-I_1230，2021.

謝辞：忠別ダムにおける気象観測データは国土交通省北海道開発局より提供を受けた。ここに記して謝意を7)表す。

山田嵩，阿部真己，滝口大樹，柿沼孝治：深層学習を用いた融雪期のダム流入量予測，土木学会論文集B1(水工学)，Vol. 78，No. 2，pp.
I_151-I_156，2022.

参考文献
8)1) 小野延雄，石川信敬，新井正，若土正暁，青田昌
秋：雪氷水文現象（基礎雪氷学講座Ⅵ），古今書院，p.17，1994.

Hochreiter, Sepp,and Jürgen Schmidhuber,Long
short-term memory,Neural computation
9.8,pp.735-1780,1997.

9)Nash JE, Sutcliffe JV.: River flow forecasting2) 一言正之，櫻庭雅明，清雄一：深層学習を用いた

through con-ceptual models part I-A discussion

河川水位予測手法の開発，土木学会論文集B1(水of principles, Journal of Hydrology, Vol.10, No.3,工学)，Vol. 72，No. 4，pp. I_187-I_192，2016.

pp.282-290,1970.

3) 田村和則，加納茂紀，三浦心，山脇正嗣，金子10) 日本学術会議：回答 河川流出モデル・基本高水の拓史：ダム流入量長時間予測への深層学習の適検証に関する学術的な評価 －公開説明（質疑）－，用 －ダム防災操作の効率化を目指して－，土p.10，2011.

山田 嵩
YAMADA Takashi

横山 洋
YOKOYAMA Hiroshi

柿沼 孝治
KAKINUMA Takaharu

寒地土木研究所
寒地水圏研究グループ
水環境保全チーム
研究員

寒地土木研究所
寒地水圏研究グループ
水環境保全チーム
総括主任研究員
博士（工学）
技術士（建設）寒地土木研究所
寒地水圏研究グループ
水環境保全チーム
上席研究員
博士（工学）

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