| 研究課題/領域番号 |
18H01682
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25030:防災工学関連
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
佐々 浩司 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 教授 (50263968)
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| 研究分担者 |
野田 稔 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 教授 (30283972)
本田 理恵 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 教授 (80253334)
宮城 弘守 宮崎大学, 工学部, 助教 (90219741)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 竜巻 / レーダー観測 / 画像解析 / 室内実験 / 深層学習 / スーパーセル |
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| 研究成果の概要 |
レーダーパターンにより竜巻の元となる降水システムの形態を６種類に分類し、その特性を明らかにすることによって降水システム毎の危険度を示すとともに、レーダーパターンと監視カメラ画像を用いた深層学習による自動検出を可能とした。
また、室内実験により、竜巻形成に適する親雲下層の気流構造を示すとともに、相対的に上昇流域が大きくなると、ノンスーパーセル竜巻とスーパーセル竜巻の基本的な形成メカニズムは同様であることを示した。さらに冷気外出流の侵入と上昇流の発生のタイミングにより形成の条件が異なることも示した。
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| 自由記述の分野 |
気象学・流体力学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
竜巻の元となる降水システムを詳細に分類したのは国内では本研究成果が初めてであり、国内の竜巻の気候学的研究を進める基礎となるものとして重要である。また、その特性によって危険度を推定する足がかりを得ることができ、危険度に応じた注意情報の発表などが期待できる。また、深層学習を用いた自動検出は、実測に基づいた注意情報の発表を可能とする実用性が期待される。
室内実験による竜巻発生条件の解明は、竜巻形成メカニズムを詳細に明らかにする学問的価値のみならず、今後発生予測をより高精度化するための基礎的な知見としての利用が期待される。
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