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主として、中国地方北東部を対象に、インターネットに公開されている無料の気象情報(高層・地上天気図など)から得られる高層の風向・風速、湿数、相当温位の鉛直分布、台風の予想進路などを使用した土砂災害発生のメソスケール気象条件を気象パターン毎に研究した。
手法としては、(1)バックプロパゲーション方式ニューラルネットワーク(NNW:自己学習型プログラム)、(2)重判別解析(MDA)、(3)初等カタストロフ理論(ECT)、(4)自己組織化臨界条件の理論(SOC)を応用して、過去の災害データをもとに、新たな災害の予測を行った。その後、それぞれの適中率、スレットスコア、見逃し率、空振り率を用いた優劣の比較検討を実施した。
その結果、1)梅雨時期では、福岡、米子(相当温位を使用する場合は韓国済州島も加味する)の高層気象条件を使用し、NNW、MDA、SOCに基づく、高い適中率の広域(地方ブロック単位を対象)土砂災害発生予測手法の手がかりが得られた。
2)台風に対しても、米子の高層気象条件及び台風進路から、NNW、SOCによる高い適中率の広域(地方ブロック単位を対象)土砂災害発生予測手法の手がかりが得られた。
3)これらの手法をもとに、Javaアプレットによる予測手法のインターネット上における試行的な公開実験も行っている。
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