勾配ブースティング機械学習を利用した雲海予報

大橋唯太

機械学習による雲海予報の実証実験をおこなった。機械学習には勾配ブースティングを採用し，2018～2021 年の広島県三次盆地の雲海シーズンに対して予報した。誰でも WEBから入手できる気象庁アメダスの前日 21時までに観測された気象データから予報できる点が， 本研究の大きな利点である。SHAPによる特徴量重要度分析からは，前日 18 時から 21 時までの地上 の気温低下量が翌朝の雲海予報に最も影響力が大きく，また地上だけでなく周辺山地で観測された 気象データを含めたほうが予報精度も向上するとわかった。雲海の発生・非発生すべての適中率は ４年平均で 76.7％であったが，確率予報としても表現も付記することで利用者自ら意思決定できる 工夫も加えた。

環境情報科学学術研究論文集36

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