| 研究課題/領域番号 |
19K22030
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
柴田 泰邦 東京都立大学, システムデザイン研究科, 准教授 (10305419)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | ライダー / 降水粒子 / 雨 / 雪 / 判別 / 偏光 / パーティクル / 雨雪判別 / 雪災害 / 偏光ライダー / 防災 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は雪災害に対する防災・減災情報の提供を目指し、リモートセンシング技術の一つであるライダーを用い、従来のレーダー観測や大気モデル計算では十分な推定精度が得られていない降雪領域の高度分布を、リアルタイムで直接計測する新たな手法を確立する。研究成果は積雪予測の高精度化を実現し、交通・物流や雪災害の減災に大いに役立つ。
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| 研究成果の概要 |
本研究は雪災害情報の提供を目指し、ライダーで直接降雪領域の高度分布を計測する新たな手法を確立することを目的とする。個々の降水粒子の偏光成分を計測するシングルショット偏光ライダーシステムおよび観測データを取得する専用アプリを開発した。これらのシステムを用い、2021年1月23～24日の降雪時に17時間連続観測を行った。雲から降り注ぐ個々の降水粒子を検出し、その偏光解消度を計測した。高度300m付近の雲が2時間で高度100m付近まで降下し、地上において雨は雪に変化した。この時、地上気温は3℃台から0℃台まで急降下した。これらの観測結果は寒気の下降により降雪が開始したことを示唆する。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
シングルショットでリアルタイム信号処理する高速処理装置および雨雪判別アルゴリズムという、ライダー信号処理分野における新たな挑戦の有用性が実証された。将来計画として、本研究で開発する降雪検知シングルショット・ライダーを他点配置し、立体的な降雪情報を取得することにより、大雪時の交通障害の回避や物流の確保、雪氷災害軽減の実現につなげる。さらに、上空の雨雪状況、特に2重偏波レーダーでは取得が難しい降水粒子種の組成率の取得を実現することで、気象学的、特に数値モデル分野へのインパクトが大きいと思われる。
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