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J-GLOBAL ID：202002242541875810   整理番号：20A1567391

深層学習を用いた降水短期予測における数値気象モデル出力補正手法の構築

A DEEP-LEARNING METHOD TO CORRECT THE OUTPUT OF A NUMERICAL WEATHER PREDICTION MODEL USED FOR SHORT-TERM PRECIPITATION FORECAST

著者 (6件)： 倉上健 (山梨大学 大学院医工農学総合教育部) ,  相馬一義 (山梨大学 大学院総合研究部工学域土木環境工学系) ,  宮本崇 (山梨大学 大学院総合研究部工学域土木環境工学系) ,  古屋貴彦 (山梨大学 大学院総合研究部工学域電気電子情報工学系) ,  馬籠純 (山梨大学 大学院総合研究部生命環境学域環境科学系) ,  石平博 (山梨大学 大学院総合研究部生命環境学域環境科学系)
資料名： 土木学会論文集 G(環境)(Web)  (環境工学研究論文集(Web))
巻： 75  号： 5  ページ： I_33-I_39(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0108A  ISSN： 2185-6648  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では深層学習を用いて数値気象モデル出力を補正して,降水量を出力する手法を構築した.深層学習手法として畳み込みニューラルネットワークを用い,入力データとして詳細な都市環境を考慮した気象シミュレーション可能な雲解像モデルCReSiBUCによる降水短期予測実験結果の内,降水量と地上鉛直風速出力を用いた.予測実験結果と同時刻・同一セルに最近隣法を用いて内挿した気象庁解析雨量を教師データとして用いて降水量分布を出力した. 深層学習による補正前後の降水量2次元分布について気象庁解析雨量と比較した.その結果,特に地上鉛直風速出力を深層学習に入力した場合で,空間スケールの大きな降水事例について降水量分布が気象庁解析雨量に近づいた.しかしながら局地的な降水事例では,更なる改良が必要と考えられる.(著者抄録)

シソーラス用語： *降雨量 ,  *降水分布 ,  *短期予測 ,  気候モデル ,  雲モデル ,  シミュレーションモデル ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  気象データ ,  誤り訂正 ,  風速 ,  垂直方向 ,  数値予測 ,  都市環境 ,  雲解像モデル ,  鉛直風速 ,  深層学習 ,  数値気象モデル

著者キーワード (5件)： Short-term precipitation forecast ,  Machine learning ,  Deep learning ,  Numerical weather prediction model ,  Precipitation guidance

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

引用文献 (22件)：

• 1) 内閣府 : 平成30年7月豪雨による被害状況等について(平成31年1月9日 17:00現在), 2019年3月28日閲覧.
• 2) 山口弘誠, 古田康平, 中北英一 : XRAINを用いたアンサンブル同化による線状降水帯の維持と発生の予測, 土木学会論文集 B1(水工学), 73(4), pp. I_211-I_216, 2017.
• 3) 一言正之, 櫻庭雅明, 清雄一 : 深層学習を用いた河川水位予測手法の開発, 土木学会論文集 B1(水工学), 72 (4), pp. I_187-I_192, 2016.
• 4) 板谷知明, 芳村圭 : 深層学習を用いた水文気象場のダウンスケーリング手法の開発, 土木学会論文集 B1(水工学), 74(4), pp. I_151-I_156, 2018.
• 5) 鈴木紹晟, キムスンミン, 立川康人, 市川温, 萬和明 : 豪雨の発生予測に対する畳み込みニューラルネットワークの応用, 土木学会論文集 B1(水工学), 74 (5), pp. I_295-I_300, 2018.

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  降水 ,  短期予測 ,  数値気象モデル ,  手法 ,  構築