本研究では流域単位における時空間降水パターンが将来的にどのように変化するかを機械学習手法の一つであるクラスタリング手法を用いて統計的に分析した.全国5kmメッシュアンサンブル気候予測データ(d4PDF5km)の現在気候実験・将来気候実験(各720年分)を用いて,淀川流域の24時間降雨量が大きい順に毎年10個のイベントを抽出した.各イベントは時空間情報を含んでいるため時間平均・空間平均を取ることで空間降水量・時間降水量いずれかの情報のみを持つイベントを作成した.これらを正規化し,k-means, SOM, Autoencoder の3種類のクラスタリングによりグループ化した後,2種類の統計的検証(𝜒2検定と比率の検定)を適用した.その結果,空間的には流域北部・東部での集中降雨が増加し,時間的にはより短時間での集中降雨が増加することが確認できた.
SUITA et al. (Thu,) studied this question.