Classification of Water Level Fluctuation Data in Wells using Linear Regression Models and Genetic Algorithm

井戸水位変動データに現れる局所的な地下水流れの特性を定量的に分類し把握することは極めて重要である. ある井戸の水位を降雨や他の井戸の水位を説明変数とした線形回帰モデルにより表し, 回帰係数とモデル適合度を指標に井戸間の水位変動の類似度を評価する方法を提案した. 回帰係数を求めるうえで, 複雑なモデルでもパラメータ同定が容易に行えるという理由から遺伝的アルゴリズムを用いた.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は基本的に降雨と揚水が変動要因となっているが, 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と考えられる. 他井戸の水位を説明変数とした線形回帰モデルと, 先行降雨と気圧を説明変数としたモデルについて検討した結果, 当地区の井戸は主に地質条件の異なるグループに区分されこれは降雨浸透の水圧伝播の速さの違いによって説明することができる. 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.