講演詳細

立地部門[Forest Environment]

日付	ポスター発表
講演番号	P-283
発表題目	機械学習による森林土壌メタンフラックス予測モデルの構築 Predicting methane fluxes in forest soils using machine learning
要旨本文	本研究では、日本全国34ヶ所の試験地から得られた約1000点の森林土壌メタンフラックスデータを用いて、気象パラメータと地形パラメータからティーバッグの分解速度を予測する複数の機械学習モデルを作成し、それらの比較を行った。いずれのモデルについても汎化性能は低く、機械学習による精度の高い予測モデル作成のためには観測地点数を増やす必要があることが示唆された。一方、同一試験地で異なる時期に得られたデータをモデル作成に使用した場合の予測精度は非常に高く、同一地点のフラックス予測は十分可能であることを示した。
著者氏名	○森大喜1 ・ 橋本昌司2 ・ 阪田匡司2,3 ・ 山下尚之2 ・ 森下智陽4 ・ 石塚成宏2
著者所属	1国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所九州支所 ・ 2国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所立地環境研究領域 ・ 3国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所震災復興・放射性物質研究拠点 ・ 4国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所東北支所
キーワード	メタン, 機械学習, ランダムフォレスト
Key word	Methane, Machine Learning, Random Forest