2008 Fiscal Year Annual Research Report
新規開発する雨雪判別器を用いた北陸地域の降積雪質量測定と雪氷防災への応用
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18310126
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
熊倉 俊郎 Nagaoka University of Technology, 工学部, 准教授 (00272865)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
陸 旻皎 長岡技術科学大学, 工学部, 教授 (80240406)
石坂 雅昭 防災科学技術研究所, 雪氷防災研究センター, 研究員 (50414412)
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| Keywords | 降雪降雨判別 / 降雪観測 / 雪害防除 / 降雪質量 / 積雪質量 / 降雪積雪融雪モデル / 降雪観測 |
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| Research Abstract |
昨年度に、真値を得るためのビデオ撮影から画像処理型の大型粒子判別装置の利用に転換した。そこで今年度は、比較検討のための画像処理型の大型粒子判別装置の結果を得ることができた。しかし、この装置の結果の解釈は難しく、従来から直径-落下速度の散布図を目視で判読して固体降水の種別を判別していた。しかしながら、本研究で得られるデータは5分ごとの連続データであり、全てのイベントで検証するならば、連続したデータで行わないと統計的な意味をなさない可能性がある。そこで、画像分析で最も難しい「みぞれ」の自動判別は見送り、雪とあられに関して、大型粒子判別装置からのデータから自動判別するアルゴリズムを開発し、実行した。それらは目視判読の結果と比較検討され、事例としては典型的な例のみではあるが、ほぼ全て一致するという良い成績を収めた。そこで、その結果に対して、昨年度から導入したAD変換による全観測粒子の全信号プロファイルを用いて統計処理を行うことにより、雪とあられについての判別アルゴリズムを考案して実行した。その結果、簡易的な粒子判別器でも、利用する統計情報を適切に計算して選別すれば、固体降水のうちあられの的中率を8割程度まで確保できることが明らかになった。また、今後の研究のために、昨年に引き続き、同じ観測場所と同じ項目で冬季の観測を行った。今年度の冬季は少雪であり、昨年ほどの良質なデータは記録できなかったが、3年目でもあり、欠測なく取得することができた。
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