ひまわり8号と物理AIによる日射量短時間予測-多層系モデルへの拡張-

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-221

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Solar Radiation Nowcasting from Himawari8 and Physics-AI: Preparation for multi-layered model

著者名: 佐々木潤（日本気象協会）,宇都宮健志（日本気象協会）,岡田牧（日本気象協会）,吉川茂幸（日本気象協会）,山口浩司（日本気象協会）

著者名(英語): Jun Sasaki (Japan Weather Association),Kenji Utsunomiya (Japan Weather Association),Maki Okada (Japan Weather Association),Shigeyuki Yoshikawa (Japan Weather Association),Koji Yamaguchi (Japan Weather Association)

キーワード: 日射量予測|大気力学|深層学習|ひまわり8号

要約(日本語): バランシンググループ自らが実施する発電量予測のために，1km程度のエリア，3時間先程度を対象とした高精度日射量短時間予測モデルの開発を行っている。「ひまわり8号観測の即時反映」と「大気力学・雲微物理の導入」を両立させるために物理とAIを組み合わせたアプローチを採用している。「衛星画像から風速や気圧など潜在的な物理変数を推定した上で大気力学に従って時間発展するモデル」を記述してend-to-endで学習させることで，従来の予測より10％以上の精度改善を実現した。現在，さらなる精度改善を目指すべく多層大気モデルの構築に取り組んでいる。ひまわり8号のマルチバンド情報と画像処理技術を組み合わせることで，上層雲・中層雲・雪氷面など各状態を分離することに成功した。ここから多層大気における各層の状態推定を行い，雲の時間発展を精緻に予測するモデルを構築していく予定である。

本誌掲載ページ: 376-378 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 797 Kバイト