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[3R4-OS-27-02] 機械学習による気象予報の事後処理の改良について
キーワード：気象予測、事後処理、機械学習
気象予報の精度向上を目的として，数値計算結果および気象予報サービスの予報に対する機械学習を用いた事後処理モデルの開発と改良を行った．数値計算結果については，平野部，山岳部，島嶼部を含む日本全国18地点における降水量，気温，風速を対象に，気象庁が提供するメソスケールモデル（MSM）の数値計算結果に事後処理を適用した．予測地点周辺のグリッド点から得られる気象変数を入力特徴量として用い，相関分析に基づく特徴量選択を適用した結果，LightGBMを用いたモデルは，ニューラルネットワークやCNNモデル，さらに気象庁の事後処理モデルであるMSMG（MSM Guidance）を上回る予測精度を示した．また，気象予報サービスに対しては，特に予報誤差の大きい山岳地域における気象予報の補正に取り組み，LightGBMを用いたモデルが予報サービスを上回る精度を達成した．
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