2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of AI teaching materials for numerical experiments on meteorological phenomena in science at junior high schools using the JMA forecast model for disaster prevention education
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20H01666
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
名越 利幸 岩手大学, 研究支援・産学連携センター, 特任教授 (10527138)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 純至 東北大学, 理学研究科, 准教授 (00726193)
久坂 哲也 岩手大学, 教育学部, 准教授 (00779944)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 数値実験 / 防災教育 / 環境教育 / 情報教育 / 気象シミュレーター / AI気象災害検出 / 理科教育 / 気象教育 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本ソフトは、科学教育利用に加え、気象災害対策用に大きくバージョンアップしました。大きな改訂点は、地域のアメダスデータを用いた「AI災害検索」、気象災害の発生した日時を指定しての気象シミュレーションなど気象や防災の専門家仕様にしたことである。今回、3つのボタンを増設した。①中学生向け（災害事例選択）、②気象予報士・同キャスター向け（AI災害選択）、③学生・院生と若手研究者向け（日時選択）の各ボタンである。①災害事例選択では、気象庁のHPの災害をもたらした気象事例、発生したと思われる一連の日にちの中から指定日を数値シミュレーションと感度実験ができる。②AI災害選択では、アメダスの地点データを決めるとAIが主成分分析をし、２つの気象要素を抽出します。さらにクラスター分析をして、日にちのグルーピング（2～7）をする。大きく外れた点を叩くと、その日の天気図が現れ、感度実験などが可能である。③日時選択では、気象災害が起きた日にちが特定されている場合、日にちを指定して数値シミュレーションと感度実験ができる。その日の天気図（出典：デジタル台風より）もソフト内に収録され閲覧可である。
前作より実験設定の自由度が大幅に向上した。本ソフトには、日々の天気図や各地点のアメダスデータ（気象庁）が収録されている。また、災害事例選択、AI災害検索、日時選択では、数値実験設定時、MSMの初期値・境界値データをネットで取得、実行可能となる。数値計算の初期値・境界値は、気象庁のMSMデータを京大サーバーからダウンロードしている。さらに、最新のコンパイラ―を導入したことで、計算スピードも以前の約10倍に増している。岩手大学附属中学校で教育実践を行い教育評価を実施した。
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| Research Progress Status |
令和4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4年度が最終年度であるため、記入しない。
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