| 作成年度 | 2022年度 |
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| 論文名 | ランダムフォレストを用いた路面温度予測に関する基礎的検討 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 雪氷研究大会（2022・札幌） |
| 誌名（No./号数） | |
| 発表年月日 | 2022/10/01 ～ 2022/10/05 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 寒地交通チーム | 齊田 光（SAIDA Akira） |
| 寒地交通チーム | 奥村 航太（OKUMURA Kota） |
| 寒地交通チーム | 大廣 智則（OHIRO Tomonori） |
| 寒地交通チーム | 伊東 靖彦（ITO Yasuhiko） |
| 抄録 |
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| 路面雪氷状態に関する予測情報は，冬期道路管理作業（凍結防止剤散布や除雪など）の作業内容の判断を適切に行う上で重要である．路面雪氷状態を表す指標のうち路面温度は路面凍結リスクの判断に用いられるため，路面温度予測の精度向上は重要である．また冬期道路管理の作業内容判断を適切に行うためには，積雪や路面凍結の可能性が高い区間を面的に把握する必要があるため，広域にわたり路面温度や路面の積雪状況を予測する手法が必要である．加えて，冬期道路管理予算の大幅な増額は困難であり，安価に路面温度や路面の積雪状況等を予測する必要がある． 当研究所では上述の課題を解決するために，定点路面雪氷状態予測手法と高解像度気象メッシュデータから生成した統計サーマルマップを組み合わせて路面温度を予測する手法を開発した1)．当該手法は路面温度を広域かつ安価に予測可能であるが，路面温度の予測誤差は二乗平均平方誤差（RMSE）で2.3℃であり，更なる予測精度の向上が課題となっている． そこで本研究では機械学習の一種であるランダムフォレストに着目し，これを用いることで高精度に路面温度を予測できる可能性があるか基礎的な検証を行った. |
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