2023 Fiscal Year Annual Research Report
汎用性の高い湿度環境指標推定手法の開発と時空間分布評価
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20K04757
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| Research Institution | Kochi University of Technology |
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Principal Investigator |
赤塚 慎 高知工科大学, システム工学群, 准教授 (80548743)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 相対湿度 / 可降水量 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
「テーマ① アメダス観測点及びGNSS観測点における湿度環境指標推定手法の開発」では，アメダス気象観測データと数値予報データを用いて機械学習手法の回帰により相対湿度推定モデルを構築した． 5kmメッシュ数値予報データの相対湿度予報値，GNSS可降水量，気温，気圧，風，土地利用割合を入力データとして相対湿度を推定した．その結果，アメダス観測点では，１時間ごとの相対湿度を高精度に推定することができるようになった．
「テーマ② 気象衛星ひまわりデータを用いた湿度環境指標推定手法の開発」では，気象衛星ひまわりデータを用いた可降水量推定モデル構築に使用する機械学習手法や説明変数の検討, 過学習の検証などを行った. この結果，LightGBMで重要度の低い説明変数は使用せずに可降水量推定モデルを構築することで, 推定精度が向上した. また, 可降水量推定モデルは各年，各月それぞれで作成する必要があり, ある年の各月データから構築した月毎のモデルを他の年のデータに適用して可降水量を高精度で推定することは困難であることが明らかになった.
「テーマ③ 数値予報データを用いた湿度環境指標の高分解能化」では，数値予報データと標高データから，時間間隔１時間，空間解像度90mの広域可降水量分布図の作成手法を開発し，学術論文として発表した．
「テーマ④ 湿度環境指標の時空間分布評価」では，テーマ③で開発した広域可降水量分布図の作成手法を基に，空間解像度を変更して可降水量分布を推定し，GNSS可降水量を用いて精度検証を行った．その結果，空間解像度が高い程，精度が高いという結果になった．しかし，空間解像度90mと空間解像度450mの精度の違いはほとんど見られなかった．このことから，１時間毎の可降水量分布の変化は空間解像度450mの可降水量分布を用いることで十分把握できることが示唆された．
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