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機械学習を用いた局地降水予測手法を開発~水災害リスクや水資源量を推定し、災害に強い社会の実現をめざす~
機械学習を用いた局地降水予測手法を開発~水災害リスクや水資源量を推定し、災害に強い社会の実現をめざす~

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局地的な降水量や降水頻度には、周辺の地形等が大きく影響します。しかし、従来の予報モデルにその影響を組み込むには、モデルの高解像度化と大量の計算機資源が必要であり、実現が困難でした。東京大学 生産技術研究所の芳村 圭 教授と吉兼 隆生 特任准教授は、広域の気象と複雑な地形等に強く影響された局地気象の関係性をパターン認識し、バイアス補正する手法を開発しました。その結果、誤差を大幅に低減し、複雑な地形に対応した降水の推定が可能となりました。降水の予報精度向上による水災害リスクの低減や、水資源量の推定への活用が期待されます。