都市の洪水災害評価とリスクマッピングのためのアンサンブル機械学習アプローチ

洪水は、特に人口密度やインフラ整備が進んだ都市環境において極端な気象事象への脆弱性を高める、最も破壊的な自然災害の一つです。洪水多発地域を正確に特定することは、効果的な災害管理および都市計画に不可欠です。本研究は、複数の予測モデルを統合したアンサンブル機械学習フレームワークを用いて都市洪水ハザード評価を行う方法を提案します。提案手法は、分類回帰木（CART）、ランダムフォレスト（RF）、ブースト回帰木（BRT）などの個々の機械学習アルゴリズムの強みを組み合わせ、より信頼性の高い洪水感受性マップを生成します。斜面、標高、降雨、土地利用、河川までの距離などの複数の環境および地理的要因を分析し、その洪水発生への影響を評価します。アンサンブルモデルは、加重平均技術を用いて各モデルの予測を集約し、予測精度を向上させモデルのバイアスを低減します。実験結果は、アンサンブル手法が予測性能と信頼性の面で個々のモデルを上回ることを示しています。生成された洪水ハザードマップは、高リスクゾーンの特定に貴重な洞察を提供し、効果的な洪水緩和戦略の立案を支援します。