極端気象の予測改善へ向けた位置ずれに頑強なデータ同化手法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K07127
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分17020:大気水圏科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 本田 匠 東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (60756857)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: データ同化 / 数値天気予報 / 極端気象 / 位置ずれ

研究開始時の研究の概要

台風や豪雨などの極端気象は甚大な被害をもたらすため、高精度な気象予測の実現は非常に重要である。シミュレーションに基づく気象予測を高精度化するためには、統計的なアルゴリズムであるデータ同化を用い、気象衛星や気象レーダーなどによる観測とシミュレーションから高精度な初期値を得る必要がある。この際、観測とシミュレーションとの間で雲や降水の位置がずれていると、データ同化と予報の精度が低下するという課題がある。この位置ずれ問題に対処すべく、本研究では機械学習や画像解析分野で広く用いられている手法を新たに導入する。これによって位置ずれに頑強なデータ同化手法を確立し、極端気象の高精度な気象予測の実現を目指す。