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J-GLOBAL ID：202002211573518456   整理番号：20A1907138

疑似カラー画像を用いた気圧配置の予測に関する研究

著者 (1件)： 青木和昭 (立正大 地球環境科学)
資料名： 国際ICT利用研究研究会講演論文集(Web)  (国際ICT利用研究学会研究会講演論文集(Web))
巻： 6th  ページ： WEB ONLY  発行年： 2019年 
JST資料番号： U1934A  ISSN： 2432-7956  資料種別： 会議録 (C)
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： ・高気圧と低気圧の配置を示す気圧配置は大きく分けて6種類,それらをさらに細かく15種類に分けられるが,気象現象の研究に資するために気圧配置の分類・予測手法を検討。
・気象庁と電力中央研究所が1958~2013年の55年間の長期再解析を行ったデータJRA-55のうち,海面更生気圧データを取り出して1981~1990年の気圧配置を分類。
・年ごとの気圧配置パターンの出現数は得られたが,特徴や傾向を読み取ることができないので各パターンを疑似的に色分けし,疑似カラー画像化することで分類結果を可視化。
・伊勢らは世界各地の気温を格子点で表現したデータを疑似カラー画像化し,深層学習の画像解析手法を適用して気温の上下変動を予測しているので,気圧配置パターンのトレンド予測を展望。

シソーラス用語： *情報技術 ,  *通信技術 ,  配置 ,  *気圧 ,  *カラー画像 ,  *予測技法 ,  気象 ,  データ解析 ,  可視化 ,  状態
準シソーラス用語： *ICT ,  トレンド ,  *気圧配置

分類 (4件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  力,仕事量,圧力,摩擦の計測法・機器  (AD05050V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (4件)：

• 吉野正敏, ”日本の気候 最新データでメカニズムを考える”, 二宮書店, 2002.
• Kobayashi, S., Y. Ota, H. Harada, A. Ebita, M. Moriya, H. Onoda, K. Onogi, H. Kamahori, C. Kobayashi, H. Endo, K. Miyaoka, and K. Takahashi, 2015: The JRA-55 Reanalysis: General Specifications and Basic Characteristics, J. Met. Soc. Japan, 93, 5-48, doi: 10.2151/jmsj.2015-001.
• National Center for Atmospheric Research, Research Data Archive, https://rda.ucar.edu/, 2019年10月1日参照.
• T. Ise and Y. Oba. Forecasting Climatic Trends Using Neural Networks: An Experimental Study Using Global Historical Data. Frontiers in Robotics and AI, 6:32, 2019.

タイトルに関連する用語 (4件)： カラー画像 ,  気圧配置 ,  予測 ,  研究