近年,洪水時の河床変動を高精度に把握する必要性が高まる一方で,現場観測の困難さや従来法で必須とされてきた流砂量式の精度限界が課題となっている.本研究では,深層学習に流砂連続式のみを物理的制約として組み込むことで,流砂量やその経験式に依存せず,河床変化の原因項である流砂量の空間微分値を高精度に推定する新たな解析手法の概念実証を行った.検証は1次元河床変動モデルの数値解析結果を教師データとし,流砂量の教師なし条件においても,時間・空間的な整合性を満たす推定が可能であることを示した.さらに時間方向の外挿能力も確認され,洪水時の河床変動構造の把握手法としての有効性が示唆された.
MOTEKI et al. (Thu,) studied this question.