研究課題
基盤研究(C)
本研究課題では、まず、福岡および韓国の5観測点の月降水量を対象に南方振動指数(SOI)との相関解析を実行した。全時系列を対象に相関を計算した場合にはどの観測点についても有意な相関は得られなかったので、SOIをその値の大きさによって分類するカテゴリー分類手法を適用した。この場合、新たに非超過確率時系列変換手法を提案し適用した。その結果、上記6観測地点の降水変動パターンは違うものの、月降水量に対するSOIの影響として、福岡と韓国南岸部ではラニーニャ現象が発生した4ヵ月後に、また韓国の中緯度から高緯度にかけての地域では5ヶ月後に強い影響が表れること示した。次いで、大気海洋指標としてSOI、PDOI、NPI、NAOI、DMIを選び、大気海洋指標をカテゴリーに分類して福岡市月降水量との相互相関解析を行った結果、SOIとNPIについてはある遅れ時間に対し非常に有意な高い相関が得られることを示し、その場合の降水傾向を見出した。また、多雨期の月降水量を対象に相関解析を実行した結果、8月の降水量が同じ年の6月のSOIおよび2月のNPIと有意で比較的高い相関にあることが検出された。次に、南方振動が地域気候の降水および気温に及ぼす影響を非線形カオス理論の観点から検討を行った。福岡市月降水量および月平均気温をSOIと同じ位相空間上にプロットすることにより、個別の時系列解析で得られる低次元の非線形挙動が、結合的に解析する場合には高次の非線形挙動を示すことを明らかにし、結合的に予測することの困難性を示した。さらに、福岡の8月の降水量を対象に、SOI、PDOI、NPIおよび全球海面温度データを用いたニューラルネットワークによる中期的な降水予測モデルの構築を試みた。この場合近年提案されたPMIアルゴリズムおよび自己組織化マップ手法を用いてモデル入力変数の選定を行った。
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