文献

J-GLOBAL ID：202102224897497726   整理番号：21A0649280

ショートカット接続を含む深層学習による数値気象モデル降水量予測補正の検討

APPLICATION OF A DEEP-LEARNING METHOD INCLUDING SHORTCUT PATHS TO CORRECT THE PRECIPITATION OUTPUTS OF A NUMERICAL WEATHER PREDICTION MODEL

著者 (6件)： 倉上健 (日本工営株式会社 中央研究所) ,  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： 76  号： 5  ページ： I_471-I_478(J-STAGE)  発行年： 2020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,数値気象モデルによる降水量予測補正に,複数のショートカット接続を持つ深層畳み込みニューラルネットワーク(U-Net)を導入した.入力データについては2001年8月の京阪神地域における数値気象モデルの降水量と地上鉛直風速の出力を学習用,検証用に分割して用いた.通常の深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた場合と比較して,空間スケールの大きい(一つの降水域が直径数十km程度の)降水事例では,U-Netの導入によって降水強度が周囲よりも大きい(5mm/hr,10mm/hrを超える)領域を表現可能となり,減災上重要な強い降水を補正できる可能性が示唆された.一方(一つの降水域が直径数km程度の)局地的な降水事例では降水強度を平滑化する傾向があり,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： *降水量予報 ,  降雨量 ,  大気モデル ,  *降水強度 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  短期予測 ,  風速 ,  垂直方向 ,  *画像認識 ,  補正 ,  予測技法 ,  鉛直風速 ,  深層学習 ,  深層畳込みニューラルネットワーク ,  数値気象モデル

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

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

引用文献 (23件)：

• 1) 内閣府 : 令和元年台風第19号等に係る被害状況等について(令和2年2月12日9:00現在), 2020年3月22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) 山口弘誠・上嶋一樹・堀池洋祐・中北英一 : 雲情報観測を想定したデータ同化によるゲリラ豪雨予測, 土木学会論文集 B1(水工学), 74(4), pp. I_61-I_66, 2018.
• 4) 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.
• 5) 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.

タイトルに関連する用語 (5件)： ショートカット ,  深層学習 ,  数値気象モデル ,  降水量 ,  予測