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2019 Fiscal Year Research-status Report

対流スケールの予測可能性の理解と向上

Research Project

Project/Area Number 16K17807
Research InstitutionInstitute of Physical and Chemical Research

Principal Investigator

大塚 成徳  国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 研究員 (40585022)

Project Period (FY) 2016-04-01 – 2021-03-31
Keywordsフェーズドアレイ気象レーダ / 降水ナウキャスト / 積雲対流 / パターン認識
Outline of Annual Research Achievements

前年度に引き続き、3次元レーダ画像の線形時空間補外予測システムの開発を進めた。フェーズドアレイ気象レーダ(PAWR)は30秒毎に半径60km圏内の雨雲を3次元的に観測することの出来るレーダであり、急速に発達するゲリラ豪雨のような現象の早期検出に貢献すると期待されている。本研究では、この3次元レーダ画像の時系列を用いて、雨雲の移動ベクトルを計算し、そのまま動いた場合にどうなるかを予測する「降水ナウキャストシステム」を開発している。これまで実際にシステムのリアルタイム運用を行い、スマートフォンアプリへの配信も行ってきた。
従前は大阪大学吹田キャンパスとNICT未来ICT研究所(神戸)に設置されたPAWRを利用して研究を行ってきたが、今年度から新たに埼玉大学に設置されたマルチパラメータPAWR (MP-PAWR)が利用可能になったため、その観測データを用いて関東平野における降水の予測精度調査に取り組んだ。
神戸と埼玉の二台のPAWRを用いてナウキャストを同時に二領域で行うために、計算の高速化をさらに進め、従来の倍の性能が出るようになった。現在は上記二領域のナウキャストを同時に実施している。
対流の予測可能性を調査するに当たり、予測結果の定量的な評価が必要である。しかし、格子データの各点での値の比較を行う従来の手法では、降水系の位置や形状の差異を正しく反映することが出来なかった。そのため、パターン認識技術を利用して、降水系の形状特徴量に基づく評価手法を開発してきた。今年度はこれまでの成果をまとめて、論文として発表した。
なお、本研究はJST AIP加速課題JPMJCR19U2「ビッグデータ同化とAIによるリアルタイム気象予測の新展開」(代表:三好建正)および宇宙航空研究開発機構・降水観測ミッション「GPM観測のデータ同化の高度化」(代表:三好建正)と密接に連携して実施している。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本研究では研究の実施順序を入れ替えて実施したものの、予定していた降水ナウキャストシステムのリアルタイム運用と予測精度の統計的な検証において当初の目的を達成しており、順調に進展していると判断している。

Strategy for Future Research Activity

3次元降水ナウキャストシステムについては、リアルタイム運用を継続すると共に、得られた予測に関する検証を行い、線形予測の適用範囲と限界について明らかにする。また、機械学習を用いて予測手法の改良を試みる。また、ブリーディング法による積雲対流スケールのカオス的誤差成長の測定とマルチモデルアンサンブルカルマンフィルタに着手する。

Causes of Carryover

論文の出版時期に変更が生じた事と、新型コロナウイルスの影響で研究成果発表のための出張が取りやめになったこと。

  • Research Products

    (10 results)

All 2020 2019 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Invited: 1 results)

  • [Int'l Joint Research] IMT Atlantique(フランス)

    • Country Name
      FRANCE
    • Counterpart Institution
      IMT Atlantique
  • [Journal Article] GSMaP RIKEN Nowcast: Global Precipitation Nowcasting with Data Assimilation2019

    • Author(s)
      OTSUKA Shigenori、KOTSUKI Shunji、OHHIGASHI Marimo、MIYOSHI Takemasa
    • Journal Title

      Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II

      Volume: 97 Pages: 1099~1117

    • DOI

      10.2151/jmsj.2019-061

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Verification of Precipitation Forecast by Pattern Recognition2019

    • Author(s)
      AWAZU Taeka、OTSUKA Shigenori、MIYOSHI Takemasa
    • Journal Title

      Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II

      Volume: 97 Pages: 1173~1189

    • DOI

      10.2151/jmsj.2019-066

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Toward hybrid NWP-AI system for precipitation nowcasting2020

    • Author(s)
      Otsuka, S., Y. Maejima, and T. Miyoshi
    • Organizer
      2nd IMT Atlantique & RIKEN Joint WS
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A deep-learning approach to three-dimensional precipitation nowcasting2020

    • Author(s)
      Otsuka, S., M. Ohhigashi, V.-P. Huynh, P. Tandeo, and T. Miyoshi
    • Organizer
      The 2nd R-CCS International Symposium
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Verification of precipitation forecast by pattern recognition2020

    • Author(s)
      Otsuka, S., T. Awazu, and T. Miyoshi
    • Organizer
      WCRP/SPARC SATIO-TCS joint workshop on Stratosphere-Troposphere Dynamical Coupling in the Tropics
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Three-dimensional precipitation nowcasting with the phased-array weather radar2019

    • Author(s)
      Otsuka, S., M. Ohhigashi, and T. Miyoshi
    • Organizer
      2019 6th KNU CARE Workshop on Phase array radar and Nowcasting
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] A deep-learning approach to three-dimensional precipitation nowcasting2019

    • Author(s)
      Otsuka, S., M. Ohhigashi, V. P. Huynh, P. Tandeo, and T. Miyoshi
    • Organizer
      39th International Conference on Radar Meteorology
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 深層学習による三次元降水ナウキャスト手法の検討2019

    • Author(s)
      大塚成徳, Viet Phi Huynh, 大東真利茂, Pierre Tandeo, 三好建正
    • Organizer
      日本気象学会2019年度秋季大会
  • [Presentation] LSTMによる三次元降水ナウキャスト手法2019

    • Author(s)
      大塚成徳・三好建正
    • Organizer
      第11回理研・京大データ同化研究会

URL: 

Published: 2021-01-27  

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