[4Rin1] インタラクティブ2

[4Rin1-28] AIと数値シミュレーションによる極端気象現象の推定

〇吉兼 隆生¹ (1.東京大学)

キーワード：気象、極端現象、d4PDF

昨今、世界各地で洪水被害が増加している。被害増加の一因として、極端気象現象の予測の難しさがある。現在、国内外でAIを用いた気象および洪水予測研究が行われているが、データが十分でないことから洪水対策に必要な再起年数等の情報を正確に推定することが難しい。本研究では、AIと数千年に及ぶ数値シミュレーションによる「地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース:d4PDF」を利用して、極端気象現象の不確実性の定量化に挑戦する。今までの結果から、d4PDFの過去300年分のデータをAIに適用し5kmへのダウンスケーリングを実施し、観測（アメダス）との比較から極端降水現象の特性を推定が可能であることを示した。また、気候変動による降水量の変化特性について調査を行い、地域毎に特性が異なることを示した。今後は、本研究で得られたデータを基にした洪水予測シミュレーションとAIを組み合わせることにより、ダム管理の最適化等に応用し洪水リスクの低減を目指す。自然現象の予測から制御・適応までAIの役割や可能性についても議論する。