[4Rin1] インタラクティブセッション２

[4Rin1-33] 機械学習による局地気象予報手法の開発

〇吉兼 隆生¹、芳村 圭¹ (1. 東京大学)

キーワード：局地気象予測、機械学習、数値モデル

今いる場所の天気がどうなるのか。天気の変化が自然災害や経済活動に直結するため、古くから局地気象予報の実現が期待されてきた。しかし，局地気象予報については多くの問題があり、未だに実現できていない。本研究では、大規模スケールでの気象現象（季節風や低気圧など）に伴う天気パターンに領域での気温や地上風分布が対応しており、領域内のシミュレーションと観測のそれぞれの気象分布パターンがお互いに強く関係することを利用して、機械学習を用いた局地気象予測法を開発し推定値の評価を行った。その結果、降水だけでなく、気温や地上風についても本手法によりモデルバイアスを低減し高い精度で予測できることを示した。機械学習と数値シミュレーションを組み合わせた本手法は、お互いの長所を活かすことにより局地気象予測の実現に大きく貢献するだろう。