| 研究課題/領域番号 |
22K18821
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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22:土木工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
小槻 峻司 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 教授 (90729229)
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| 研究分担者 |
市井 和仁 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 教授 (50345865)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024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)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 観測位置最適化 / データ同化 / 数値気象予測 / データ駆動型 / 陸域モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、情報科学分野で深化したスパースセンサ最適化手法を水工学に応用し、費用対効果の高い観測位置決定手法を開拓することである。(1)「気象庁の2船舶を東シナ海のどこに配置しゾンデにより大気プロファイルを観測すると、集中豪雨予測を改善できるか」、(2)「新たな地表面フラックス観測をアジア圏のどこに設置すると、陸域水熱収支推定を効率的に改善できるか」という2つの問いを探求する。観測位置最適化を含む新しい観測システムシミュレーション実験により、実務者/観測研究者を納得させうる効果を証明し、気象庁やAsia Fluxとの共同実証実験への展開に挑戦する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、情報科学分野で深化したスパースセンサ最適化手法を水工学に応用し、費用対効果の高い観測位置決定手法を開拓する。(1)「気象庁の2船舶を東シナ海のどこに配置しゾンデにより大気プロファイルを観測すると、集中豪雨予測を改善できるか」、(2)「新たな地表面フラックス観測をアジア圏のどこに設置すると、陸域水熱収支推定を効率的に改善できるか」という2つの問いを探求する。観測位置最適化を含む新しい観測システムシミュレーション実験 (OSSE) により、実務者/観測研究者を納得させうる効果を証明し、気象庁やAsia Fluxとの共同実証実験への展開に挑戦する。
これまでスパースセンサ位置最適化 (SSP) アルゴリズムの開発を進め、局所低次元性、アンサンブル予測を活用する技術開発を行ってきた。力学系モデル(SPEEDYやLorenz96)を用いた実験では機動的観測についても既存のアンサンブルスプレッドを用いた観測域決定手法を上回る精度で状態推定が可能である事を示している。また、鉄道総合研究所との共同研究により、気象観測点の空間代表制評価を進めると共に、限られた雨量計から詳細な豪雨分布を再現するための手法を開発した。SSPを観測インパクト推定や観測空間統計など、データ同化で良く用いられる手法との比較検討し、SSP手法とデータ同化手法との類似点・相違点を整理した。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
SSPはより少ない観測点で全体の場を推定することに着目し、過去のデータから最適なセンサ位置を決定し、場の再構成を実現可能にする (Manohar et al. 2018)。既存のSSP手法は、過去のデータに対して次元圧縮を行い、その次元圧縮された特徴量をベースに静的な観測ネットワークを構築するものである。今年度は、既存手法を機動的観測に発展させる手法の開発を進め、力学系モデル(SPEEDYやLorenz96)を用いた実験で、既存のアンサンブルスプレッドを用いた方法を上回ることを示すとともに、予報誤差共分散のトレース和や行列式を用いて特定される観測位置の評価を行った。また、SSP手法について数学的考察を行った。観測インパクト推定や観測空間統計など、データ同化で良く用いられる手法との比較検討を行い、情報理論や観測空間統計の観点から類似点・相違点を整理した。
これまでの研究により、観測システムシミュレーション実験 (OSSE)に関して順調に研究が推進されている状況にある。また本研究の成果に基づき、2023年度から鉄道総合技術研究所との実証実験を含む共同研究を開始した。鉄道会社の設置する気象観測点の空間代表制評価を進めると共に、限られた雨量計から詳細な豪雨分布を再現するための手法を開発した。
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| 今後の研究の推進方策 |
延長期間である最終年度は、これまでに開発してきた手法の論文化に主眼を置く。スパースセンサ位置最適化 (SSP)や、船舶ゾンデ位置の最適化について論文化を図っていく方針である。
(1)集中豪雨の予測: OSSE準備を進め、船舶ゾンデ位置の最適化と集中豪雨へのインパクト推定に取り組む。また既存のアンサンブルデータ同化システムは、特にアンサンブル予測に膨大な計算資源と計算時間を要するのが難点である。そこで、アンサンブル予測を実際には計算せずに、オフラインデータ同化によるアンサンブル生成を実現する手法 (Ultra Rapid Data Assimilation) を実装し、現実の数値天気予報でも実用に足る観測位置決定手法の開拓を進める。
(2)陸域水熱収支推定: 上述の集中豪雨の予測向上を目指した機動的観測の観測位置最適化に加え、静的な陸域観測網の最適化研究を進め、論文化する。特に、鉄道総合技術研究所による実際の雨量計配置などの実証実験では、開発してきた数理手法の開発検証を引き続き進める。またその際に、非負値行列因子分解など、0以下の値を取らない降水量の特徴を生かした低次元化を検討するなど、対象とする変数に適した情報圧縮手法についても開拓すると共に、得られた成果の論文化を図る方針である。
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