三浦 耀平

  • 出身高校:岩手県立花巻北高等学校

研究テーマ

ダム湖における藻類異常発生の予測モデル構築

研究概要

ダム湖は重要な水道水源の一つであるが、微生物が急激に増殖し湖面を緑で覆う藻類異常発生(アオコ)と呼ばれる現象が世界中で多数確認されている。藻類の中には毒性物質を生成する能力を有する種も含まれ、また異常に増殖した藻類は浄水処理障害を引き起こす可能性がある藻類の異常発生を正確に予測することで事前の対応が可能になり、被害を最小限に留めることができる。藻類異常発生の条件に関して様々な研究がなされているが増殖に影響を与える要因が多くその発生機構はダムごとに異なり未だ完全には解明されていない。そこで、ダム湖固有の発生条件を持つ藻類異常発生を予測するモデルの構築が求められている。本研究では、変数選択のアルゴリズムと機械学習の手法を組み合わせることで様々なダムに適応可能な藻類異常発生予測モデルの構築を行なった。今後はより藻類異常発生予測に関連のあるデータを組み込むため、Google Earth Engineにより衛星データや再解析データを取得しモデルの精度向上を目指す。

査読付き論文

  1. Prediction of algal bloom using a combination of sparse modeling and a machine learning algorithm: Automatic relevance determination and support vector machine  
    Yohei Miura, Hiroomi Imamoto, Yasuhiro Asada, Masaki Sagehashi, Michihiro Akiba, Osamu Nishimura, Daisuke Sano
    Ecological Informatics, December 2023, 78, 102337.
  2. 上下水道管路のモニタリング技術 総説
    三浦耀平、水谷大二郎、佐野大輔
    用水と廃水, 2023, 65(3), 47-56.
  3. 上下水道管路の劣化予測手法 総説
    三浦耀平、水谷大二郎、佐野大輔
    用水と廃水, 2023, 65(2), 47-62.

解説等

  1. 衛星データを活用した藻類異常発生検出および予測技術の最前線
    三浦耀平、佐野大輔
    日本水環境学会誌, 2023, 46(A)10, 368-371.

学会発表

  1. Utilizaing satellite remote sensing data for forecasting algal bloom in a small reservoir (Invited Talk)
    Yohei Miura
    UCL-TU Joint Webinar on Environmental Water Quality
    Online
    Nov. 7, 2023
  2. Short-term freshwater algal bloom forecasting with multiple satellite-derived data and machine learning algorithms (poster presentation)
    Yohei Miura, Hiroomi Imamoto, Yoshiya Touge, Yasuhito Asada, Masaki Sagehashi, Michihiro Akiba, Osamu Nishimura, Daisuke Sano
    第7回環境水質工学シンポジウム
    東京工業大学 (Jul. 24, 2023)
  3. Predicting cyanobacterial blooms in reservoirs using satellite-derived turbidity and surface temperature
    Yohei Miura
    TIT-TU Joint Seminar “Harmony of Environmental Chemistry and Microbiology”
    Tohoku University (Mar. 23, 2023)
  4. 衛星データを活用した水道水源における藻類異常発生予測モデルの開発
    三浦耀平、今本博臣、峠嘉哉、浅田安廣、下ヶ橋雅樹、秋葉道宏、西村修、佐野大輔
    第57回日本水環境学会年会
    愛媛大学城北キャンパス(2023年3月15-17日)
  5. Predictive models of algal bloom with sparse modeling and support vector machine
    Yohei Miura, Hiroomi Imamoto, Yosuhiro Asada, Michihiko Akiba, Osamu Nishimura, Daisuke Sano
    IWA World Water Congress & Exhibition 2022
    Bella Center, Copenhgen, Denmark (September 11-15, 2022)
  6. Prediction of algal bloom in reservoir dams using sparce modeling and Support Vector Machine (poster presentation)
    Yohei Miura, Shota Yashima, Hiroomi Imamoto, Yasuhiro Asada, Michihiko Akiba, Daisuke Sano
    Water Convention 2022 at Singapore Internatinal Water Week (Hybrid)
    Apr 17-22, 2022.
  7. 水道管路網の劣化予測に用いる細菌遺伝子マーカーの同定に関する研究
    三浦耀平、久保田健吾、丸尾知佳子、水谷大二郎、佐野大輔
    第58回環境工学研究フォーラム(オンライン)
    2021年11月16-18日
  8. 水道管路網の時空間ピンポイント劣化予測に用いる水質情報の同定に関する研究
    三浦耀平、久保田健吾、丸尾知佳子、水谷大二郎、佐野大輔
    第55回日本水環境学会年会(オンライン)
    2021年3月10-12日

受賞等

  1. 第55回日本水環境学会年会・年会学生ポスター発表賞(ライオン賞)(2021年3月10-12日)