再生可能エネルギー需給予測にむけた大規模気象予測モデルの構築と社会経済分析

• 研究課題/領域番号: 26H01952
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 松田 安昌 東北大学, 経済学研究科, 教授 (10301590)
• 研究分担者: 李 銀星 東北大学, 経済学研究科, 准教授 (00845084) ; 野原 大輔 一般財団法人電力中央研究所, サステナブルシステム研究本部, 上席研究員 (20516661) ; 黒田 雄太 東北大学, 経済学研究科, 講師 (80845074) ; 瀬谷 創 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (20584296) ; 村上 大輔 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20738249) ; 日引 聡 東北大学, 経済学研究科, 教授 (30218739) ; 笹沼 克信 中央大学, 国際経営学部, 教授 (00972803)
• 研究期間 (年度): 2026-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2026年度)
• 配分額: 40,040千円 (直接経費: 30,800千円、間接経費: 9,240千円); 2026年度: 24,440千円 (直接経費: 18,800千円、間接経費: 5,640千円)
• キーワード: 高次元時空間解析 / 機械学習モデル / 気象予測 / transformer / AMeDAS

研究開始時の研究の概要

本研究は、国内外の大規模な気象データを統合して、日本の主要都市における1日から2週間先までの天気を、従来より高い精度で予測する方法を開発するものである。とくに、風、気温、日射量、降水量などを対象に、既存の気象予報をより正確に補正する仕組みを作る。さらに、その予測結果を太陽光・風力発電の見通しや電力需給の分析に活用し、再生可能エネルギーの安定利用や社会経済への影響評価につなげる。