機械学習による電離圏長期観測データの整備と国際標準経験モデルへの寄与

• 研究課題/領域番号: 25K07386
• 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17010:宇宙惑星科学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 横山 竜宏 京都大学, 生存圏研究所, 准教授 (30397525)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025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: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 電離圏 / イオノゾンデ / 機械学習 / IRIモデル

研究開始時の研究の概要

GPS等を利用した衛星測位は日常生活に欠かせないものとなっている。自動車やドローンの自動操縦やスマート農業等の非常に高い精度が要求されるサービスにおいて、電離圏の影響による測位誤差の補正は非常に重要である。本研究では、信楽MU観測所において約40年間にわたって蓄積されてきた電離圏観測データを機械学習技術によってデータベース化し、得られたデータを国際標準電離圏モデルに組み入れることで、アジア地域における電離圏モデルの予測精度を高め、精密測位サービスの精度向上に寄与する。