Management of long-term ionospheric observation by machine learning and contribution to International Reference Ionosphere model

• Project/Area Number: 25K07386
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 17010:Space and planetary sciences-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 横山 竜宏 京都大学, 生存圏研究所, 准教授 (30397525)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥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: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 電離圏 / イオノゾンデ / 機械学習 / IRIモデル

Outline of Research at the Start

GPS等を利用した衛星測位は日常生活に欠かせないものとなっている。自動車やドローンの自動操縦やスマート農業等の非常に高い精度が要求されるサービスにおいて、電離圏の影響による測位誤差の補正は非常に重要である。本研究では、信楽MU観測所において約40年間にわたって蓄積されてきた電離圏観測データを機械学習技術によってデータベース化し、得られたデータを国際標準電離圏モデルに組み入れることで、アジア地域における電離圏モデルの予測精度を高め、精密測位サービスの精度向上に寄与する。