オープンデータとAIを用いた豪雨災害時の物資輸送経路予測および適用に関する研究

近年，激甚化する豪雨災害への備えとして，道路施設の防災・減災対策の強化が求められており，被災時の道路ネットワークを有効に機能させるための「線や面としての整備」の観点が重要と考えられる．本検討では，令和4年8月に山形県南部の置賜地域を中心に発生した線状降水帯による豪雨災害を題材に，GISによる物資輸送の最短経路探索をAIで再現し，SHAPを用いた説明変数の精査によって豪雨条件変更時 の物資輸送経路の予測精度の向上を図った．また，作成したAI学習モデルを用いて過去の豪雨災害（令和2年7月）に関する予測を行うことにより，将来起こる豪雨災害への適用可能性を検証した．その結果， 正答率0.88（F値0....

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Published inAI・データサイエンス論文集 Vol. 4; no. 2; pp. 135 - 141
Main Authors 宮田, 秀太, 水野, 裕介, 森田, 大成, 龍田, 斉
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 公益社団法人 土木学会 2023
Subjects
AI
Disaster Management
GBDT
GIS
Rain Disaster
SHAP
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ISSN2435-9262
DOI10.11532/jsceiii.4.2_135

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Summary:近年，激甚化する豪雨災害への備えとして，道路施設の防災・減災対策の強化が求められており，被災時の道路ネットワークを有効に機能させるための「線や面としての整備」の観点が重要と考えられる．本検討では，令和4年8月に山形県南部の置賜地域を中心に発生した線状降水帯による豪雨災害を題材に，GISによる物資輸送の最短経路探索をAIで再現し，SHAPを用いた説明変数の精査によって豪雨条件変更時 の物資輸送経路の予測精度の向上を図った．また，作成したAI学習モデルを用いて過去の豪雨災害（令和2年7月）に関する予測を行うことにより，将来起こる豪雨災害への適用可能性を検証した．その結果， 正答率0.88（F値0.80）で過去の物資輸送経路を予測可能であることが確認された．
ISSN:2435-9262
DOI:10.11532/jsceiii.4.2_135