Improving tropical cyclone track forecast through physics-based bias correction

• Project/Area Number: 23K26359
• Project/Area Number (Other): 23H01665 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 伊藤 耕介 京都大学, 防災研究所, 准教授 (10634123)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 榎本 剛 京都大学, 防災研究所, 教授 (10358765) ; 山田 広幸 琉球大学, 理学部, 教授 (30421879) ; 山口 宗彦 気象庁気象研究所, 応用気象研究部, 主任研究官 (80595405)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥13,910,000 (Direct Cost: ¥10,700,000、Indirect Cost: ¥3,210,000); Fiscal Year 2026: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2025: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2023: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
• Keywords: 台風 / 進路予報 / 機械学習 / 数値シミュレーション

Outline of Research at the Start

台風の進路予報の改善は，重要かつ困難な課題のひとつである．本研究では，現状の台風進路予報の枠組みで，台風強度・島嶼・地形・鉛直シア・波浪や海洋の効果が，不完全にしか表現されていないという問題があることに鑑み，これらの影響を考慮するシステムを構築する．具体的には，過去の大量の予報データを集め，上記変数の寄与を説明する線形回帰式の構築や機械学習を行う．構築した補正モデルの結果は，研究協力者である気象庁関係者にも共有する．また，諸要素が台風進路に影響することを物理的に担保し，その効果を定量的に把握するため，高解像度数値モデルを用いた理想化数値実験，及び，渦位逆変換法などに基づくデータ解析も行う．