[1F4-GS-10c] AI応用：環境モニタリング

[1F4-GS-10c-04] CNNを利用した突風探知システムの改良

〇石津 尚喜^1,3、楠 研一¹、足立 透¹、猪上 華子¹、藤原 忠誠²、新井 健一郎^1,3、鈴木 博人² (1. 気象研究所、2. 東日本旅客鉄道、3. 株式会社アルファ電子)

キーワード：気象学、畳み込みニューラルネットワーク、ドップラーレーダー、竜巻、防災

気象ドップラーレーダーを用いた突風探知システムの開発を行っている。竜巻などの突風が発生するとき、竜巻の親雲となる積乱雲の下層に渦状の気流が生じる。この気流はドップラーレーダーによって、ドップラー速度の極大と極小ペアのパターンとしてとして捉えられる。これまで、このパターンの数理モデルを構築し、観測データとのフィッティングを行い、算出された物理パラメーターをもとに観測されたパターンが渦であるか判定を行ってきた。しかしながら、この手法では誤探知や見逃しが非常に多く、両者を同時に改善できないことが課題であった。本研究では、渦パターンの判定を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって試みた。CNNによる渦判定を適用した結果、判定精度が大幅に向上することが分かった。