2021 Fiscal Year Annual Research Report
日本における竜巻発生環境の再評価に基づいた竜巻発生予測の高精度化
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18H01682
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| Research Institution | Kochi University |
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Principal Investigator |
佐々 浩司 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 教授 (50263968)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野田 稔 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 教授 (30283972)
本田 理恵 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 教授 (80253334)
宮城 弘守 宮崎大学, 工学部, 助教 (90219741)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 竜巻 / レーダー観測 / 深層学習 / 室内実験 / 冷気外出流 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高知地方気象台によって報告された竜巻や、竜巻注意情報発表期間中などに本学のレーダーネットワークによって捕捉された渦を含む降水システムをさらに進め、①スーパーセル、②波状雲、③スコールライン、④クラウドクラスター、⑤孤立積乱雲、⑥台風の目の壁雲の６種類に分類した。これらのうち、竜巻として被害をもたらした渦は速度差が15m/sを超えるものであったが、15m/sに及ぼないものでも目の壁雲のように環境場の風が早い時には被害をもたらすことを明らかにした。この中で波状雲として認定されている2018年の事例と同様なものとして、同じ台風24号によって前日に宮崎県で竜巻をもたらした親雲を見出した。さらに波状雲はメソサイクロンをもつスーパーセル的な特徴を有することも明らかにした。
竜巻親雲の渦を示す特徴として、ドップラー速度の極大極小と同時に反射強度に見られるフックエコーを用いた深層学習をおこなった結果、漏斗雲を拡大した画像については、高い検出精度で自動検出できることを明らかにし、レーダーデータによる竜巻親雲の自動検出の可能性を示した。
竜巻映像については、宮崎県延岡市で発生した漏斗雲が極めて大きく移動を認識しづらい事例について、画像の濃淡を強調するエッジ検出処理により、建物の影に隠れても移動を追尾できることを示した。
室内実験においては、冷気外出流が侵入する環境について、環境場の風と冷気外出流の速度などをパラメータにした再現実験の結果、環境場の風と冷気外出流が局地前線を形成したのちに上昇流を発生させる既往実験と異なる流速環境で竜巻状渦が形成されることを明らかにした。さらに、冷気外出流形成前の冷気下降竜の発生から再現する実験をおこなった結果、環境場の風と上昇流があらかじめ作る気流環境によって冷気外出流の侵入方向が異なり、それによって形成される竜巻状渦の回転方向も異なることを明らかにした。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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