| 研究課題/領域番号 |
18K03734
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分17020:大気水圏科学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
稲津 將 北海道大学, 理学研究院, 教授 (80422450)
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| 研究分担者 |
向川 均 京都大学, 理学研究科, 教授 (20261349)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 長期予報 / 確率過程 / 予測可能性 / ブロッキング / 確率微分方程式 / 自己組織化写像 / 大気ブロッキング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では中高緯度において異常天候をあらわす不規則な変動を確率過程によって解釈することで、その予測可能性を診断する手法を開発した。その中で典型的な天気図を機械学習により分類することが有効だった。また、その診断法を過去の天候に対する再予報データやに当てはめた。その結果、中高緯度における典型的な天気図の予測は2～3週間に及ぶことが分かった。その中でもジェット気流の分流が起こるときの予測限界は短く、分流していないときの予測限界は長かった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義はこれまで気象学に本格的に取り入れられることがなかった確率過程論や機械学習を用いた予測診断法を開発した点にある。社会的意義は、本研究によってさまざまな気象の確率分布を予測するモデルを構築する基礎が確立されることにある。異常気象を引き起こす大気ブロッキングが、大気状態として予測可能性が低いことが示された点は特筆する社会的意義である。
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