極端気象の予測改善へ向けた位置ずれに頑強なデータ同化手法の開発

Research Project

Project/Area Number	24K07127
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	The University of Tokyo
Principal Investigator	本田匠東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (60756857)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords	データ同化 / 数値天気予報 / 極端気象 / 位置ずれ
Outline of Research at the Start	台風や豪雨などの極端気象は甚大な被害をもたらすため、高精度な気象予測の実現は非常に重要である。シミュレーションに基づく気象予測を高精度化するためには、統計的なアルゴリズムであるデータ同化を用い、気象衛星や気象レーダーなどによる観測とシミュレーションから高精度な初期値を得る必要がある。この際、観測とシミュレーションとの間で雲や降水の位置がずれていると、データ同化と予報の精度が低下するという課題がある。この位置ずれ問題に対処すべく、本研究では機械学習や画像解析分野で広く用いられている手法を新たに導入する。これによって位置ずれに頑強なデータ同化手法を確立し、極端気象の高精度な気象予測の実現を目指す。