時系列水温データの成分分解による下水量解析

摘要

雨天時不明水調査法の1つである水温法で得られる時系列水温データに着目し，計測水温の特徴を踏まえ計測水温を移動平均法により成分分解し，分解した水温を晴天時と雨天時に分けた.晴天時と雨天時の水温を分布の形にして，それぞれの分布の違い(差)を非超過確率(検出力)で表し，この確率を指標にすることにより，計測点間における雨天時浸入水量割合を水温から評価できるようにした.AI学習の1つであるニューラルネットワークを使い，降雨による計測水温の低下水温を推定し.計測期間中の計測水温の総和に対する降雨による低下水温の総和の比を求め，この比と成分分解で得られた非超過確率を比較することにより，非超過確率が降雨による水温低下を表すことを示した.また，一部の水温計測点で流量調査を行い，これもニューラルネットワークで雨天時浸入水量割合、：総雨天時浸入水量/総流量)を推定し，非超過確率との相関性があることを確かめ，非超過確率が雨天時浸入水量割合を表すことを確認した.