| 研究課題/領域番号 |
20K04757
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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22060:土木環境システム関連
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
赤塚 慎 高知工科大学, システム工学群, 准教授 (80548743)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 相対湿度 / 可降水量 / 数値予報データ / MSM-GPV / MSM / 湿度 / 水蒸気 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，地上観測だけでなく，地上観測以外のデータも利用した湿度環境指標の時間的・空間的に詳細な分布を把握する手法を開発し，得られた湿度環境指標の時空間分布評価を行うことにより，汎用性の高い湿度環境指標データの整備を目指す．
様々な時間・空間分解能を持つデータ（アメダス，GNSS，人工衛星データ，数値予報データ等）から，１時間ごとの湿度環境指標を推定し，その分布図を作成する．さらに，それらの分布図を融合し，各月・各時刻の湿度環境指標の平年値分布図を作成することで，汎用性の高い湿度環境指標データを整備する．
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| 研究成果の概要 |
アメダス観測点における可降水量，気象観測データ，土地利用割合を入力データとして機械学習により，相対湿度推定モデルを構築した．その結果，１時間毎の相対湿度を数値予報データの相対湿度予報値の精度よりも高精度で推定することができた．また，空間分解能5km，時間分解能3時間の数値予報データを用いて空間分解能1km,時間分解能１時間の可降水量分布図を作成する手法を開発した．さらに，可降水量分布図を用いた相対湿度推定手法を検討し，地上から900hPa気圧面までの積算水蒸気量を用いることにより，四国全域の90m解像度の相対湿度分布を5km解像度の数値予報データと同程度の精度で推定できる可能性を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，高時空間分解能の可降水量分布図作成手法を開発し，可降水量分布から相対湿度分布を推定できる可能性を示した．高時空間分解能の可降水量分布図から相対湿度分布を高精度で推定できるようになれば，熱中症リスクの評価，圃場における遅霜や病虫害などの発生予察，コンクリート構造物の劣化予測などへの活用が期待できる．また，高時空間分解能の可降水量分布図からこれまでの可降水量の分布傾向を把握することができ，豪雨発生の事前予測への貢献も期待できる．
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