Lavinprognoser och maskininlärning : Att prediktera lavinprognoser med maskininlärning och väderdata

Sammanfattning: Denna forskningsansats undersöker genomförbarheten i att prediktera lavinfara med hjälp av ma-skininlärning i form avXGBoostoch väderdata. Lavinprognoser och meterologisk vädermodelldata harsamlats in för de sex svenska fjällområden där Naturvårdsveket genomlavinprognoser.sepublicerar lavin-prognoser. Lavinprognoserna har hämtats frånlavinprognoser.seoch den vädermodelldata som användsär hämtad från prognosmodellen MESAN, som produceras och tillhandahålls av Sveriges meteorologiskaoch hydrologiska institut. 40 modeller av typenXGBoosthar sedan tränats på denna datamängd, medsyfte att prediktera olika aspekter av en lavinprognos och den övergripande lavinfaran. Resultaten visaratt det möjligt att prediktera den dagligalavinfaranunder säsongen 2018/19 i Södra Jämtlandsfjällenmed en träffsäkerhet på 71% och enmean average errorpå 0,295, genom att applicera maskininlärningpå väderleken för det området. Värdet avXGBoosti sammanhanget har styrkts genom att jämföradessa resultat med resultaten från den enklare metoden logistisk regression, vilken uppvisade en sämreträffsäkerhet på 56% och enmean average errorpå 0,459. Forskningsansatsens bidrag är ett ”proof ofconcept” som visar på genomförbarheten av att med hjälp av maskininlärning och väderdata predikteralavinprognoser.