Study of rain fall based on super-droplet method and hierarchical Lagrangian analysis

• Project/Area Number: 23K03265
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 13010:Mathematical physics and fundamental theory of condensed matter physics-related
• Research Institution: University of Hyogo
• Principal Investigator: 戸田 幹人 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 客員教授 (70197896)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 島 伸一郎 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (70415983) ; 寺本 央 関西大学, システム理工学部, 准教授 (90463728)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 超水滴法 / Lagrangian 描像 / 階層性 / 非平衡統計力学 / 非線形力学

Outline of Research at the Start

本研究では気象の中で特に雲形成・降雨に焦点をしぼり、雲形成に適した計算法である「超水滴法」と非線形力学における「概不変集合」の理論の結合によって、その物理的な素過程を解明し、予測精度・効率の向上に資することを目的とする。そのために、(i)雲形成で重要な大気のマクロな渦の動きを、ウェーブレット変換と「概不変集合」を組み合わせて、階層的なLagrangian描像として抽出し、大気の渦の変動と「超水滴法」で計算される雲形成との動的関連を解析する。さらにその成果に加えて、(ii)近年、研究が盛んな「動力学的機械学習」を発展させ、雲形成・降雨の予測の向上に応用する。