2020年11月21日 人工知能学会 合同研究会2020 の発表資料 https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/sigconf2020/

1. 地球温暖化が琵琶湖に及ぼす
影響の理解と予測
人工知能学会 合同研究会2020
2020年11月21日
五十嵐 康伸1 藤原 務2 佐藤 拓也3,4
1 E2D3.org 2 滋賀県 琵琶湖環境部 琵琶湖保全再生課
3 NPO法人 琵琶故知新 4 YuMake合同会社

2. 1 はじめに

3. 3人に共通する課題は？
佐藤
奈良県在住
藤原
滋賀県在住
五十嵐
大阪府&奈良県に26年

4. 近畿の水瓶：琵琶湖

5. 琵琶湖は日本で一番大きな湖
北湖
南湖
琵琶湖⼤橋
琵琶湖の定量的特性
• 滋賀県の⾯積︓4,017km2
• 琵琶湖の⾯積︓670.25km2
（滋賀県⾯積の約1/6）
（淡路島より少し⼤）
• 湖岸線延⻑︓約235km
• 貯⽔量︓約275億m3
北湖︓約273億m3、南湖︓約２億m3
• 平均深度︓約41m
北湖︓約43m、南湖︓約４m
• 最⼤深度︓103.58m
• 最⼩幅︓1.34km

6. 周辺が都市化する「南湖」

7. ⾃然豊かな「北湖」

8. 水質の定期モニタリング
【公共⽤⽔域の⽔質監視】
○調査地点数：琵琶湖５１（北湖３１、南湖２０）
河川３５（調査河川数３１）

9. 北湖では全層循環が起こっている
滋賀県琵琶湖環境科学研究センター: 琵琶湖の全層循環
https://www.lberi.jp/setting/learn/jikken/junkan

10. 今回の研究テーマ
• 平成30年度と令和元年度の冬に、２年連続で北湖の一部水域で全層
循環が完了しなかった。← 「理解」
• DOが2を下回ると琵琶湖の下の生物が死ぬ、可能性がある。 ← 「予測」
• 琵琶湖表層の水温は、気温と同様に上昇傾向にあり、約40年間で
約1.5℃の上昇
• 北湖今津沖中央の底層の水温が、これまで概ね７～８℃台で
推移していたが、近年９℃付近まで上昇。
• 平成27 年（2015 年）には、晩秋の11 月にアオコの発生が見られた。
• 平成30 年度の夏には、７月の豪雨の後、８月には少雨酷暑
となるような極端な降雨の影響により、琵琶湖の水が停滞。
これが原因で、南湖で植物プランクトンが大増殖し、ＣＯＤや
窒素が観測史上最高濃度を記録するなど、琵琶湖南湖の水質が悪化。
琵琶湖環境科学研究センター 環境監視部門
平成30年度琵琶湖水質変動の特徴 &令和元年度 琵琶湖水質変動の特徴
https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/306170.html
https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/313082.html

11. 材料と方法
• 滋賀県琵琶湖環境科学研究センターらが測定した
水温とDOのデータを用いた。
• 位置は北湖にある今津沖の第一湖盆の中央に限定
して用いた。
• 深さは水面から深さ0.5m・10m・20m・30m・40m・
60m・80m及び湖底上1mの8点に限定して用いた。
• 測定は毎月1〜4回実施されていた。月内のデータを
平均化して用いた。
• 期間は1979年4月から2020年3月の492ヶ月・41年に
限定して用いた。

12. 材料と方法
• プログラミング言語：Python 3.8.3
• ライブラリー：StatsModels
• アルゴリズム：自己相関、SARIMAモデル
もものきとデータ解析をはじめよう
t.ly/3Vx0

13. 3-1 結果：理解

14. DOの時系列データと
その構成要素の理解
DOの時系列データ
主な傾向
周期的な変動、季節性
時系列データから、トレンドと季節性
を除いた成分、残差（誤差やノイズ）

15. トレンドと季節性と残差を足し合わせると
オジリナルの時系列と一致

16. 月別の平均値
最小
最大

17. DOの時系列の自己相関
青：95%信頼区間
信頼区間の領域を超えてプロットされているデータは
統計的に有意差がある値とみなされます。

18. ＜データ＞
• 学習（訓練、モデル作成用）用データ：1979-04〜2019-03： 40年分
• テスト用データ：2019-04〜2020-3、1年分
＜モデル＞
• SARIMA：Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average（季節自己回帰和
分移動平均）
• S（季節）、AR（自己回帰）、I（和分）、MA（移動平均）
• パラメータ：(p, d, q)(P, D, Q)[s]
＜AIC最適化＞
• p：AR（自己回帰） 3 in 1〜5
• d ：差分の次数 0 in 0〜2
• q ： MA（移動平均）の次数 3 in 0〜5
• P,D,Q：季節調整に適用する次数＝（1,1,2）in （ 0〜2, 0〜2, 0〜2）
• s：季節調整に適用する周期=12
＜Pythonのライブラリー＞
• StatsModelsのSARIMAX
• Xとして外部変数を入れうる

19. テスト期間学習期間
テスト期間
の拡大図 緑：95%信頼区間

20. 3-2 結果：予測

21. ＜データ＞
• 学習（訓練、モデル作成用）用データ：1979-04〜2020-03： 41年分
• 予測用データ：2020-03〜2022-3、2年分
＜モデル＞
• SARIMA：Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average（季節自己回帰和
分移動平均）
• S（季節）、AR（自己回帰）、I（和分）、MA（移動平均）
• パラメータ：(p, d, q)(P, D, Q)[s]
＜AIC最適化＞
• p：AR（自己回帰） 3 in 1〜5
• d ：差分の次数 0 in 0〜2
• q ： MA（移動平均）の次数 3 in 0〜5
• P,D,Q：季節調整に適用する次数＝（1,1,2）in （ 0〜2, 0〜2, 0〜2）
• s：季節調整に適用する周期=12
＜Pythonのライブラリー＞
• StatsModelsのSARIMAX
• Xとして外部変数を入れうる

22. Applied for
学習期間
Applied for
予測期間
DOが2を下回ると
琵琶湖の下の生物が死ぬ

23. 今後の課題
• 平成30年度と令和元年度の冬に、２年連続で北湖の一部水域で全層
循環が完了しなかった。← 「理解」
• DOが2を下回ると琵琶湖の下の生物が死ぬ、可能性がある。 ← 「予測」
• 琵琶湖表層の水温は、気温と同様に上昇傾向にあり、約40年間で
約1.5℃の上昇 ← 今後の課題
• 北湖今津沖中央の底層の水温が、これまで概ね７～８℃台で
推移していたが、近年９℃付近まで上昇。 ← 今後の課題
• 平成27 年（2015 年）には、晩秋の11 月にアオコの発生が見られた。
• 平成30 年度の夏には、７月の豪雨の後、８月には少雨酷暑
となるような極端な降雨の影響により、琵琶湖の水が停滞。
これが原因で、南湖で植物プランクトンが大増殖し、ＣＯＤや
窒素が観測史上最高濃度を記録するなど、琵琶湖南湖の水質が悪化。
琵琶湖環境科学研究センター 環境監視部門
平成30年度琵琶湖水質変動の特徴 &令和元年度 琵琶湖水質変動の特徴
https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/306170.html
https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/313082.html