Attempt to construct a data-driven air transport model linking satellite and ground observations

• Project/Area Number: 24K02909
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related; Basic Section 61030:Intelligent informatics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Meiji University
• Principal Investigator: 鈴木 香寿恵 明治大学, 大学院, 特任准教授 (20455190)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 庭野 匡思 気象庁気象研究所, 気象予報研究部, 主任研究官 (10515026) ; 冨川 喜弘 国立極地研究所, 先端研究推進系, 准教授 (20435499) ; 徳永 旭将 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (50614806)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2027: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2024: ¥12,610,000 (Direct Cost: ¥9,700,000、Indirect Cost: ¥2,910,000)
• Keywords: データ駆動 / 南極域 / エアロゾル輸送 / 衛星観測 / データ同化

Outline of Research at the Start

本研究では大気による物質輸送過程を予測するデータ駆動型モデルを構築することを目指す。 既存の流跡線解析モデルにデータ同化手法を適用し輸送経路に確率情報を付与して生成された大気輸送経路や高解像度・高時間分解能の衛星観測画像データを機械学習の学習対象とした時間方向の輸送予測を行う。より精度の高い学習器の生成を目的とするため南極昭和基地にて降雪サンプリングを実施，分析結果をGround Truthとする。結果として衛星観測データ解析アルゴリズムのバリデーションとしても役立つ研究である。