| Project/Area Number |
20K05037
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
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| Research Institution | National Institute of Technology, Toyama College |
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Principal Investigator |
SHIINA Toru 富山高等専門学校, その他部局等, 教授 (80196344)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 鉛直レーダ / 豪雨・豪雪 / 防災科学 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、小型鉛直レーダ網を活用した豪雨・豪雪発生機構の解明を行い、降水強度分布の高精度測定・予測を行う防災科学システムの構築を目的とする。
地上測定による降雨・降雪粒子の形状や落下速度等をもとに、種々の降水粒子の電磁波散乱特性を解明する。更に、大気圏下層の降水現象について高分解能にて時空間測定を行い、粒径・落下速度の分布を解析する。次に、降水粒子生起確率モデルを機械学習にて作成し、降水強度予測を行う防災科学システムを構築する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Three small vertical Doppler radars were deployed at fixed distance intervals to measure precipitation phenomena in three-dimensional space. In addition, the shape, water content, and velocity of rain and snow particles falling on the ground were measured by two disdrometers. A method was developed to estimate the backscattering cross section of rain and snow particles between the backscattering cross section by radar and the particle size and fall velocity distributions using a disdrometer. We attempted to classify precipitation types using sufficient statistics of the size and fall velocity distributions obtained by an optical disdrometer. Furthermore, a convolutional neural network model system was constructed to classify precipitation types using radar reflection spectra of a small Doppler radar.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究手法により、光学式ディスドロメータにて得られた粒径－落下速度分布ならびにドップラーレーダのレーダ反射スペクトルから降水種判別を行うことが可能である。更に、得られた降水種ごとに、ドップラースペクトルから降雪粒子の粒径－落下速度分布を推定することにより、降水種の密度を考慮した高精度な降雨・降雪強度推定への適用が期待される。
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