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アメダス観測点における可降水量，気象観測データ，土地利用割合を入力データとして機械学習により，相対湿度推定モデルを構築した．その結果，１時間毎の相対湿度を数値予報データの相対湿度予報値の精度よりも高精度で推定することができた．また，空間分解能5km，時間分解能3時間の数値予報データを用いて空間分解能1km,時間分解能１時間の可降水量分布図を作成する手法を開発した．さらに，可降水量分布図を用いた相対湿度推定手法を検討し，地上から900hPa気圧面までの積算水蒸気量を用いることにより，四国全域の90m解像度の相対湿度分布を5km解像度の数値予報データと同程度の精度で推定できる可能性を示した．
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