気象用二重偏波フェーズドアレイレーダとCNN及びLSTMを用いた豪雨検知手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 9-A-a1-7

グループ名: 【A】令和5年電気学会基礎・材料・共通部門大会

発行日: 2023/08/24

著者名: 後藤 翼(電気通信大学)，菊池 博史(電気通信大学)，芳原 容英(電気通信大学)，牛尾 知雄(大阪大学)

キーワード: 降水観測|気象用二重偏波フェーズドアレイレーダ機械学習

要約(日本語): 近年増加傾向にある極端気象の被害軽減のために、気象レーダデータを用いた気象予測が重要である。気象モデルを用いた予測では複雑な数値計算が必要であり、極端気象の検知においてはリアルタイムに危険情報を抽出できる機械学習の活用が重要である。一方で、気象用二重偏波フェーズドアレイレーダ(MP-PAWR)は高頻度で高密度な降水観測が可能な気象レーダであり、極端気象の観測に適している。本発表ではMP-PAWRの観測データに対して畳み込みニューラルネットワークと長・短期記憶ネットワークを用いて、積乱雲毎の特徴量の抽出と時系列変化の予測を行い、数分後の豪雨状況を出力する。

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