線形回帰モデルと遺伝的アルゴリズムを用いた観測井戸の地下水位変動データ分類

Classification of water level fluctuation data in wells using linear regression models and genetic algorithm

若松 尚則*; 渡辺 邦夫*; 竹内 真司; 三枝 博光

Wakamatsu, Naonori*; Watanabe, Kunio*; Takeuchi, Shinji; Saegusa, Hiromitsu

先行降雨や気圧などの気象変動や、他の井戸の水位変動を説明変数とした線形回帰モデルを作り、その中のパラメータを遺伝的アルゴリズムを使って求めて井戸間の類似度を評価する方法を提案した。この方法によれば、各説明変数の寄与度とモデル全体の適合度を指標に各井戸地点の地下水流れの類似性を評価できる。今回この方法を岐阜県東濃地区内の12本の浅井戸の地下水位変動に適用した。これらの井戸の水位変動は基本的に降雨と揚水要因により影響されているが、地質条件が異なるため、それらの要因に対して異なった応答を示す。本研究では、先行降雨と気圧を説明変数に用いた線形回帰モデルと他井戸の水位を説明変数としたモデルについて検討した結果、当地区の井戸の地下水変動は、おもに、地質条件の違いによる降雨浸透に伴う水圧伝播の速さの違いによってグループ化しうることがわかった。また、他井戸の水位を説明変数とした場合の適合度と先行降雨等の想定される要因を説明変数としたときの適合度を比較することにより、それらの要因の影響度をある程度評価しうることがわかった。

A method to evaluate similarities of water level fluctuation between wells is proposed. Linear regression models with independent variable for meteorological condition such as rainfall and atmospheric pressure etc. are developed, and well similarity is estimated from model parameters (regression coefficients and model fitness) calculated by Genetic Algorism. The method was applied to the twelve wells in Tono area, central Japan. Although groundwater level fluctuation is primarily affected by rainfall and pumping conditions, different geological conditions would cause different types of water level response to the factors. Models using preceding rainfalls and atmospheric pressure and models using water level in other wells suggested that water level fluctuation data of the wells are classified into groups which reflect difference in pressure propagation for rain infiltration among the geological units.