静止気象衛星ひまわりを用いた深層学習による新たな衛星雨量HiDREDv2の提案

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タイトル別名
  • PROPOSAL OF A NEW SATELLITE RAINFALL HIDREDV2 BASED ON DEEP LEARNING USING THE GEOSTATIONARY METEOROLOGICAL SATELLITE HIMAWARI

抄録

<p>　開発途上国などの気象観測網が十分に配備されていない地域において，衛星プロダクトによる精度の良い衛星雨量の提供は防災のみならず，観測雨量を必要とする技術や研究の適用範囲を拡大できる期待がある．そこで本研究では静止気象衛星ひまわりに深層学習である完全畳み込みニューラルネットワークを用いることにより，新たな衛星雨量推定アルゴリズムHiDREDv2の提案を目的とする．本研究では既存のモデルのそれぞれの特徴を組み合わせることにより，気象現象に適したモデルを構築した．本モデルの6時間積算雨量の精度は，RMSEは13.26，FSSは0.69であった．そして，平成30年7月豪雨による強雨期間4日間積算雨量ではGSMaPを大きく上回る精度向上が認められた．</p>

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