| Project/Area Number |
23K03491
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 17020:Atmospheric and hydrospheric sciences-related
|
|---|
| Research Institution | University of Toyama |
|---|
Principal Investigator |
濱田 篤 富山大学, 学術研究部都市デザイン学系, 准教授 (30550008)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
|
|---|
| Keywords | 降水粒子 / 直接観測 / 融解層 / 深層学習 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
気温が0℃付近となる高度に形成される融解層中の降水粒子のサイズ・融解度などの統計
分布を得ることを目的として、地上設置型の降水粒子直接撮影装置を用いた降水粒子の大量
サンプリング、および深層学習に基づく物体検出モデルによる粒子種別分類を行う。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
研究に必要な補助データおよびそれらの処理プログラム群の準備は予定通りに進んでいる。全国合成レーダデータおよびERA5再解析データについては，現時点で必要な期間のデータは全て入手済である。富山大学理学部屋上での気象観測データの整理も十分に目処が立った状況である。深層学習モデル群の整備は当初計画よりやや遅れている。モデルを実行するための高性能GPU搭載サーバの設置はほぼ完了した状況である。深層学習モデルは，先行研究の調査を行いながら，最適なものを選定するべく検討を進めている。
降水粒子撮像装置G-PIMMSは，ほぼ当初の予定通り2023年12月初旬より2024年4月初旬まで富山大学理学部屋上に設置して観測を実施した。取得データの整理と初期解析は順調に進んでいる。2024年度計画で導入予定であったマイクロレインレーダの観測を，前倒しでG-PIMMSと同期間に実施できたので，レーダ反射強度とG-PIMMS撮像粒子の形状などの比較を始めている。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
深層学習モデルの選定は当初計画よりやや遅れているものの，一方で次年度に予定していたマイクロレインレーダ観測が前倒しで実施できたため。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本年度の研究において特段の困難には当たらなかったため，次年度も当初計画に基づいて研究を推進する。
|
