Project/Area Number |
23K22587
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 17030:Human geosciences-related
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Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
Principal Investigator |
松岡 大祐 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(地球情報科学技術センター), グループリーダー (80543230)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
筆保 弘徳 横浜国立大学, 教育学部, 教授 (00435843)
杉山 大祐 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(地球情報科学技術センター), 准研究主任 (00816184)
中野 満寿男 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(環境変動予測研究センター), 副主任研究員 (40713954)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥7,670,000 (Direct Cost: ¥5,900,000、Indirect Cost: ¥1,770,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
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Keywords | 熱帯低気圧 / 急発達 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、観測事例数の少なさをシミュレーションによって補うため、シミュレーションデータを観測データ特有の特徴に変換する技術を開発する。実際の観測データと、観測データ風に変換されたシミュレーションデータとを同時に用いることで、観測事例の少ない極端大気現象等の検出または予測における精度向上を実現する外挿的な機械学習モデルを構築する。提案手法を用いることで、発生初期の台風のタマゴの検出や、超大型台風の強度推定、急発達予測の精度向上を目指す。また、シミュレーションデータおよび観測データ間の相互変換技術の開発を通して、両者の表現能力およびその差異を定量化し、シミュレーションモデルの高度化へとつなげる。
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