| 研究課題/領域番号 |
20K04757
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
赤塚 慎 高知工科大学, システム工学群, 准教授 (80548743)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 可降水量 / 相対湿度 / 数値予報データ |
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| 研究実績の概要 |
「テーマ① アメダス観測点及びGNSS観測点における湿度環境指標推定手法の開発」に関して，四国地方を対象としてアメダス気象観測データと数値予報データを用いて相対湿度の分布を推定する手法を検討した． 昨年度にGNSS可降水量を空間内挿することにより作成した四国地方の毎時の1kmメッシュ可降水量分布図から，気象庁アメダス観測点における毎時の可降水量を抽出し，その可降水量とアメダス気象観測データ(気温，気圧，風向・風速)を用いて，6つの機械学習手法により相対湿度推定モデルを検討した．各手法の精度を比較したところ，ランダムフォレスト(RF)回帰により相対湿度推定モデルの精度が最も高かった．そこで，RFの相対湿度推定モデルに対して，1kmメッシュのGNSS可降水量分布と5kmメッシュ数値予報データ(気温，気圧，風)を入力し，1kmメッシュで相対湿度分布を推定した．その結果，アメダス観測点では，RFの相対湿度推定モデルを用いてGNSS可降水量と気象観測データから，5kmメッシュ数値予報データの相対湿度予報値と同程度の精度で相対湿度を推定可能であることが明らかになった．しかし，RFの相対湿度推定モデルを用いて1kmメッシュのGNSS可降水量分布と5kmメッシュ数値予報データから，１kmメッシュで四国地方全体の相対湿度分布を数値予報データの相対湿度予報値と同程度の精度で推定することはできなかった．
また，「テーマ② 気象衛星ひまわりデータを用いた湿度環境指標推定手法の開発」に関して，機械学習手法の一つであるRF回帰を用いて可降水量を推定し，観測時期および観測点による精度比較を行うことで可降水量の推定における精度検証や重要変数を検討した．その結果，位置条件による推定精度の違いに傾向は見られなかった．また， 可降水量の推定モデルは各年，各月それぞれで作成する必要があることが分かった
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本研究では，汎用性の高い湿度環境指標データの整備を目指し，地上観測だけでなく地上観測以外のデータも利用した湿度環境指標の時間的・空間的に詳細な分布を把握する手法を開発することを目的とし，以下のテーマを設定した．「テーマ① アメダス観測点及びGNSS観測点における湿度環境指標推定手法の開発」「テーマ② 気象衛星ひまわりデータを用いた湿度環境指標推定手法の開発」「テーマ③ 数値予報データを用いた湿度環境指標の高分解能化」「テーマ④ 湿度環境指標の時空間分布評価」
テーマ①，②，③に関しては概ね順調に進んだが，研究成果を論文として発表できていない．また，テーマ④に関しては，GNSS観測点における可降水量の時空間変動評価は行なったが，数値予報データから作成した可降水量分布図および相対湿度分布図を用いた，湿度環境指標の時空間分布評価はまだ行えていない．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度は，これまでの研究成果に関する英語論文を執筆し，投稿する．
また，数値予報データを用いた可降水量分布図および相対湿度分布図を用いて可降水量および相対湿度の日平均分布図や月平均分布図を作成し，各月，各時刻の平年値の分布図を作成する．最後に，これらの分布図を用いて，可降水量および相対湿度の時空間分布の評価を行う．
さらに，これまでの研究により出てきた課題を解決する方法について，検討する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
旅費による支出がなかったため．
研究成果論文の投稿費用に使用する．
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