フェーズドアレイ気象レーダーを用いた竜巻の機構解明と三次元検出技術の開発
Project/Area Number |
21K03666
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 17020:Atmospheric and hydrospheric sciences-related
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Research Institution | Japan, Meteorological Research Institute |
Principal Investigator |
足立 透 気象庁気象研究所, 台風・災害気象研究部, 主任研究官 (10632391)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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Keywords | 竜巻 / フェーズドアレイレーダー / 深層学習 / CNN / 気象学 / 自然災害 / 減災 / 防災 |
Outline of Research at the Start |
竜巻は短時間に発生して、極めて甚大な被害をもたらす現象である。本研究では、竜巻のメカニズム解明と3次元検出技術の開発を目的として、次世代観測装置であるフェーズドアレイ気象レーダーを用いた研究を推進する。高い時間・空間分解能を持つこの新しいレーダーによって観測された竜巻事例を詳細に比較解析し、最先端の深層学習技術を用いて正確かつ立体的に検出する技術を開発することにより、現象の理解と監視・予測技術への応用を目指す。
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Outline of Annual Research Achievements |
竜巻の機構解明及び防災技術の高度化を目的として、フェーズドアレイ気象レーダーによる観測データの解析と渦の3次元検出技術の開発に取り組んだ。本年度に用いたデータは、気象研究所及び日本無線株式会社がつくば市及び千葉市でそれぞれ運用するフェーズドアレイ気象レーダーの観測データであり、2015年から2021年にかけて激しい風雨が観測された計46日間、各サイト310~340時間分のデータを対象とした。 当該期間内に観測された竜巻性の突風被害事例計11件について渦検出実験を実施したところ、8件で被害域通過前からの渦の連続検出に成功した。このうちレーダーから最も遠い距離で観測された事例は、つくば市のフェーズドアレイ気象レーダーから約55kmの距離で発生した、日本版改良藤田スケールでJEF0の竜巻事例であった。遠距離における比較的に弱い竜巻という渦検出の難易度が高い事例であるにも関わらず、被害域通過の約20分前から検出することに成功し、下層の渦が強まっていく様子も克明に捉えられた。現行型レーダーを模擬した2次元渦検出と、フェーズドアレイ気象レーダーによる3次元渦検出の結果を比較したところ、検出の信頼性およびリードタイムともに、本課題で推進する後者の手法によって大幅な性能向上につながることが確かめられた。これらの結果は、当該技術が竜巻防災に極めて有用であることを示唆する。 その一方で、渦の検出に失敗する事例があることも明らかになった。個別の事例解析の結果、手前にある別の降水域が観測の妨げとなる降雨減衰の効果や、乾燥大気の流入に起因すると考えられる観測データの部分的欠落、渦内外の気流構造によると考えられる渦パターンの歪みなどが、失敗の主要因であることが示された。このほか、遠距離になるとともに観測の空間分解能が低下していくことを考慮したデータ処理方法が必要であるなど、今後の開発で考慮すべき諸課題が明らかになった。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和4年度は、当初の計画に基づいてデータ収集と解析、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による検出及び立体グルーピングに係る手法の検証に取り組んだ。この結果、大多数の事例において突風被害域を通過する前から竜巻性の渦を連続検出することに成功し、当該年度の目標である基盤技術の確立に至った。さらに、検出に失敗した事例の解析から諸課題の存在が明らかになり、今後の開発で考慮すべき観点の整理が可能となった。 これらにより、研究は概ね順調に進捗していると考えられる。
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Strategy for Future Research Activity |
令和4年度の研究推進を通して、当初の計画が妥当であることが示唆された。そこで令和5年度以降も、当該研究計画に基づいて竜巻事例の解析に基づく現象の機構解明と渦検出技術の高度化を進め、学会発表や学術雑誌への論文投稿を通じた成果公表に努める。
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Report
(2 results)
Research Products
(15 results)
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[Journal Article] Science Applications of Phased Array Radars2022
Author(s)
Kollias Pavlos、Palmer Robert、Bodine David、Adachi Toru、Bluestein Howie、Cho John Y. N.、Griffin Casey、Houser Jana、Kirstetter Pierre. E.、Kumjian Matthew R.、Kurdzo James M.、Lee Wen Chau、Luke Edward P.、Nesbitt Steve、Oue Mariko、Shapiro Alan、Rowe Angela、Salazar Jorge、Tanamachi Robin、et al.
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Journal Title
Bulletin of the American Meteorological Society
Volume: 103
Issue: 10
Pages: E2370-E2390
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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