衛星・地上観測を結ぶデータ駆動型物質輸送モデルの構築

• 研究課題/領域番号: 24K02909
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連; 小区分61030:知能情報学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 明治大学
• 研究代表者: 鈴木 香寿恵 明治大学, 大学院, 特任准教授 (20455190)
• 研究分担者: 庭野 匡思 気象庁気象研究所, 気象予報研究部, 主任研究官 (10515026) ; 冨川 喜弘 国立極地研究所, 先端研究推進系, 准教授 (20435499) ; 徳永 旭将 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (50614806)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2027年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2026年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2025年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2024年度: 12,610千円 (直接経費: 9,700千円、間接経費: 2,910千円)
• キーワード: データ駆動 / 南極域 / エアロゾル輸送 / 衛星観測 / データ同化

研究開始時の研究の概要

本研究では大気による物質輸送過程を予測するデータ駆動型モデルを構築することを目指す。 既存の流跡線解析モデルにデータ同化手法を適用し輸送経路に確率情報を付与して生成された大気輸送経路や高解像度・高時間分解能の衛星観測画像データを機械学習の学習対象とした時間方向の輸送予測を行う。より精度の高い学習器の生成を目的とするため南極昭和基地にて降雪サンプリングを実施，分析結果をGround Truthとする。結果として衛星観測データ解析アルゴリズムのバリデーションとしても役立つ研究である。