ニューラルネットワークによるメッシュ気候値の推定

摘要

観測地点のないところの，降水量や気温などを地形国子から推定し，メッシュ気候値を作成することについては，さまざまな研究例があり（岡村，1987），農業気象への応用（山軌岩切，1986a，b）も行われている。 メッシュ気候値の作成のためには，測定点間のデータを補間し推定を行うが，従来のメッシュ気候値作成においては，推定手法として地形因子を説明変数とした童回帰分析が使用されてきた。推定手法として垂回帰分析を用いることの問題点として，従属変数が独立変数の線形和で表せない場合，すなわち気候値と地形因子が非線形の関係にある場合，良い推定結果が得られないことがあげられる。 メッシュ気候値の作成にあたっては，この問題を避けるため仁地形因子間の演算により新たな地形詞子を作成したり，各因子の二乗値や平方値を新たな因子として加えて用いたり，ある地点を中心とするさまざまな大きさの領域内の因子から，いわゆるノヾラメータ付地形因子（柴原，村上，1982）を新たに計算し使増するなど，さまざまな方策か取られている。 重回帰分析では，このように変数を増やした上で．変数選択も行われており，推定式作成に手間がかかる。 また，独立変数の地形因子間の相関が高い場合には，多重共緑性の問題が生じ，それにより誤差が増大する恐れがある。