日本地球惑星科学連合2024年大会

講演情報

[E] 口頭発表

セッション記号 A (大気水圏科学) » A-CG 大気海洋・環境科学複合領域・一般

[A-CG36] 衛星による地球環境観測

2024年5月27日(月) 15:30 〜 16:45 105 (幕張メッセ国際会議場)

コンビーナ:沖 理子(宇宙航空研究開発機構)、本多 嘉明(千葉大学環境リモートセンシング研究センター)、松永 恒雄(国立環境研究所地球環境研究センター/衛星観測センター)、高橋 暢宏(名古屋大学 宇宙地球環境研究所)、座長:可知 美佐子(宇宙航空研究開発機構 地球観測研究センター)、高橋 暢宏(名古屋大学 宇宙地球環境研究所)

16:15 〜 16:30

[ACG36-19] Advancing GSMaP Precipitation by Land Data Assimilation and Data Science

*小槻 峻司1、武藤 裕花1白石 健太1、塩尻 大也1、片岡 優衣奈2、舩冨 卓哉2金丸 佳矢3 (1.千葉大学 環境リモートセンシング研究センター、2.奈良先端科学技術大学、3.情報通信研究機構)

キーワード:GSMaP、陸面同化、深層学習、超解像

This study aims to improve the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) by incorporating multiple satellite data and leveraging advanced data science techniques. The GSMaP provides near-real-time global precipitation using Microwave Radiometers (MWR) mounted on polar-orbiting satellites, while referring to surface precipitation data from satellite-borne precipitation radars. Owing to the constellation of polar-orbiting satellites, GSMaP issues the global precipitation every hour at the spatial resolution of 0.10 degree. Despite these advancements, GSMaP confronts challenges in accurately estimating precipitation in regions lacking MWR observations. Here, our research aims to improve the GSMaP precipitation by integrating spatially sparse global gauge observations. We succeeded in improving gauge-based global precipitation estimates using the algorithm of the local ensemble transform Kalman filter, and are working to adjust the GSMaP precipitation against the gauge-based precipitation estimates. In addition, our research incorporates data science techniques such as deep learning to bridge the gap by geometrically extrapolating observable MWR-based precipitation based on the atmospheric motion vectors, and conduct super-resolution of precipitation. Preliminary experiments provide encouraging results, showcasing improved spatial precipitation estimates using deep learning models. This presentation will include the most recent progress by the time of the conference.