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![＜データ＞
• 学習（訓練、モデル作成用）用データ：1979-04〜2019-03： 40年分
• テスト用データ：2019-04〜2020-3、1年分
＜モデル＞
• SARIMA：Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average（季節自己回帰和
分移動平均）
• S（季節）、AR（自己回帰）、I（和分）、MA（移動平均）
• パラメータ：(p, d, q)(P, D, Q)[s]
＜AIC最適化＞
• p：AR（自己回帰） 3 in 1〜5
• d ：差分の次数 0 in 0〜2
• q ： MA（移動平均）の次数 3 in 0〜5
• P,D,Q：季節調整に適用する次数＝（1,1,2）in （ 0〜2, 0〜2, 0〜2）
• s：季節調整に適用する周期=12
＜Pythonのライブラリー＞
• StatsModelsのSARIMAX
• Xとして外部変数を入れうる](https://image.slidesharecdn.com/2020-11-21-ai-biwako-201128075615/85/slide-18-320.jpg)
![＜データ＞
• 学習（訓練、モデル作成用）用データ：1979-04〜2020-03： 41年分
• 予測用データ：2020-03〜2022-3、2年分
＜モデル＞
• SARIMA：Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average（季節自己回帰和
分移動平均）
• S（季節）、AR（自己回帰）、I（和分）、MA（移動平均）
• パラメータ：(p, d, q)(P, D, Q)[s]
＜AIC最適化＞
• p：AR（自己回帰） 3 in 1〜5
• d ：差分の次数 0 in 0〜2
• q ： MA（移動平均）の次数 3 in 0〜5
• P,D,Q：季節調整に適用する次数＝（1,1,2）in （ 0〜2, 0〜2, 0〜2）
• s：季節調整に適用する周期=12
＜Pythonのライブラリー＞
• StatsModelsのSARIMAX
• Xとして外部変数を入れうる](https://image.slidesharecdn.com/2020-11-21-ai-biwako-201128075615/85/slide-21-320.jpg)
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地球温暖化が琵琶湖に及ぼす影響の理解と予測
2020年11月21日 人工知能学会 合同研究会2020 の発表資料 https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/sigconf2020/
地球温暖化が琵琶湖に及ぼす影響の理解と予測
- 1. 地球温暖化が琵琶湖に及ぼす 影響の理解と予測 人工知能学会 合同研究会2020 2020年11月21日 五十嵐 康伸1藤原 務2 佐藤 拓也3,4 1 E2D3.org 2 滋賀県 琵琶湖環境部 琵琶湖保全再生課 3 NPO法人 琵琶故知新 4 YuMake合同会社
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- 5. 琵琶湖は日本で一番大きな湖 北湖 南湖 琵琶湖⼤橋 琵琶湖の定量的特性 • 滋賀県の⾯積︓4,017km2 • 琵琶湖の⾯積︓670.25km2 （滋賀県⾯積の約1/6） （淡路島より少し⼤） •湖岸線延⻑︓約235km • 貯⽔量︓約275億m3 北湖︓約273億m3、南湖︓約２億m3 • 平均深度︓約41m 北湖︓約43m、南湖︓約４m • 最⼤深度︓103.58m • 最⼩幅︓1.34km
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- 10. 今回の研究テーマ • 平成30年度と令和元年度の冬に、２年連続で北湖の一部水域で全層 循環が完了しなかった。← 「理解」 •DOが2を下回ると琵琶湖の下の生物が死ぬ、可能性がある。 ← 「予測」 • 琵琶湖表層の水温は、気温と同様に上昇傾向にあり、約40年間で 約1.5℃の上昇 • 北湖今津沖中央の底層の水温が、これまで概ね７～８℃台で 推移していたが、近年９℃付近まで上昇。 • 平成27 年（2015 年）には、晩秋の11 月にアオコの発生が見られた。 • 平成30 年度の夏には、７月の豪雨の後、８月には少雨酷暑 となるような極端な降雨の影響により、琵琶湖の水が停滞。 これが原因で、南湖で植物プランクトンが大増殖し、ＣＯＤや 窒素が観測史上最高濃度を記録するなど、琵琶湖南湖の水質が悪化。 琵琶湖環境科学研究センター 環境監視部門 平成30年度琵琶湖水質変動の特徴 &令和元年度 琵琶湖水質変動の特徴 https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/306170.html https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/313082.html
- 11. 材料と方法 • 滋賀県琵琶湖環境科学研究センターらが測定した 水温とDOのデータを用いた。 • 位置は北湖にある今津沖の第一湖盆の中央に限定 して用いた。 •深さは水面から深さ0.5m・10m・20m・30m・40m・ 60m・80m及び湖底上1mの8点に限定して用いた。 • 測定は毎月1〜4回実施されていた。月内のデータを 平均化して用いた。 • 期間は1979年4月から2020年3月の492ヶ月・41年に 限定して用いた。
- 12. 材料と方法 • プログラミング言語：Python 3.8.3 •ライブラリー：StatsModels • アルゴリズム：自己相関、SARIMAモデル もものきとデータ解析をはじめよう t.ly/3Vx0
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- 18. ＜データ＞ • 学習（訓練、モデル作成用）用データ：1979-04〜2019-03： 40年分 •テスト用データ：2019-04〜2020-3、1年分 ＜モデル＞ • SARIMA：Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average（季節自己回帰和 分移動平均） • S（季節）、AR（自己回帰）、I（和分）、MA（移動平均） • パラメータ：(p, d, q)(P, D, Q)[s] ＜AIC最適化＞ • p：AR（自己回帰） 3 in 1〜5 • d ：差分の次数 0 in 0〜2 • q ： MA（移動平均）の次数 3 in 0〜5 • P,D,Q：季節調整に適用する次数＝（1,1,2）in （ 0〜2, 0〜2, 0〜2） • s：季節調整に適用する周期=12 ＜Pythonのライブラリー＞ • StatsModelsのSARIMAX • Xとして外部変数を入れうる
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- 21. ＜データ＞ • 学習（訓練、モデル作成用）用データ：1979-04〜2020-03： 41年分 •予測用データ：2020-03〜2022-3、2年分 ＜モデル＞ • SARIMA：Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average（季節自己回帰和 分移動平均） • S（季節）、AR（自己回帰）、I（和分）、MA（移動平均） • パラメータ：(p, d, q)(P, D, Q)[s] ＜AIC最適化＞ • p：AR（自己回帰） 3 in 1〜5 • d ：差分の次数 0 in 0〜2 • q ： MA（移動平均）の次数 3 in 0〜5 • P,D,Q：季節調整に適用する次数＝（1,1,2）in （ 0〜2, 0〜2, 0〜2） • s：季節調整に適用する周期=12 ＜Pythonのライブラリー＞ • StatsModelsのSARIMAX • Xとして外部変数を入れうる
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- 23. 今後の課題 • 平成30年度と令和元年度の冬に、２年連続で北湖の一部水域で全層 循環が完了しなかった。← 「理解」 •DOが2を下回ると琵琶湖の下の生物が死ぬ、可能性がある。 ← 「予測」 • 琵琶湖表層の水温は、気温と同様に上昇傾向にあり、約40年間で 約1.5℃の上昇 ← 今後の課題 • 北湖今津沖中央の底層の水温が、これまで概ね７～８℃台で 推移していたが、近年９℃付近まで上昇。 ← 今後の課題 • 平成27 年（2015 年）には、晩秋の11 月にアオコの発生が見られた。 • 平成30 年度の夏には、７月の豪雨の後、８月には少雨酷暑 となるような極端な降雨の影響により、琵琶湖の水が停滞。 これが原因で、南湖で植物プランクトンが大増殖し、ＣＯＤや 窒素が観測史上最高濃度を記録するなど、琵琶湖南湖の水質が悪化。 琵琶湖環境科学研究センター 環境監視部門 平成30年度琵琶湖水質変動の特徴 &令和元年度 琵琶湖水質変動の特徴 https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/306170.html https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/313082.html