Early prediction of sudden downpour by observation of the slight signs

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18K18926
• Research Institution: High Energy Accelerator Research Organization
• Principal Investigator: 平木 雅彦 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 機械工学センター, 教授 (20282676)
• Project Period (FY): 2018-06-29 – 2023-03-31
• Keywords: ゲリラ豪雨 / データ処理 / 予測

Outline of Annual Research Achievements

本研究は従来の気象レーダーでは観測できないゲリラ豪雨の予兆である雲の発生のさらに予兆である大気中の水蒸気量の変化（予兆の予兆）を観測することで、豪雨の１時間以上前に予測を行うことを目的としている。すでに田島らによって、宇宙マイクロ波背景放射（CMB: Cosmic Microwave Background）の観測技術を応用した試作機により、降雨の前の水蒸気量の増加の例が観察されているが、水蒸気量と降雨の関係がまだはっきりと分かっていないことから、(1) 試作機を元に装置の小型化をはかり、過去のデータからゲリラ豪雨が発生しやすい時期と場所を選定し、いろいろな場所で観測データを蓄積し、(2) 観測データを元に深層学習により人が気が付かないような特徴量を見つけることで、水蒸気量と降雨の関係を見出し、豪雨予測を行う。
今までに、これまでに試作機を用いて研究協力者の田島、長崎が高エネルギー加速器研究機構つくばキャンパスにおいて観測した2016/12/25～2017/3/31の約３ヶ月間の２分毎の大気水蒸気量のデータを集約し、時間軸の修正等を行い、気象庁等が公開しているつくば市の降雨データを比較できるようにデータ変換を行った。次に集約したデータから特徴量の抽出を試みている。特徴量の抽出に当たっては、画像のような２次元データではなく同じ１次元データである機械からの音データ処理を行っている研究者と意見交換を行った。試作機の改良と追加のテスト観測を行う予定であったが、実験装置が他大学に移動され、新たな実験がスタートしたことおよび時間の制約の関係で行うことができなかった。