土木分野におけるAIの活用(4)

[CS15-28] Using Hybrid Scheme of Kinematics and Koopman Operator Analysis for Short-time Precipitation Forecast

〇Shitao Zheng¹, Takashi Miyamoto¹, Masato Abe², Shingo Shimizu³, Ryohei Kato³, Koyuru Iwanami³ (1.University of Yamanashi, 2.BMC Corpolation, 3.National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience)

Keywords:short-time precipitation forecast, data-driven model, Koopman operator analysis, Kinematic analysis

豪雨災害が頻発する我が国において，降水の予測精度を向上させることは気象災害の軽減のために重要である．降水予測の方法には，数値予報の手法と運動学的な外挿に基づく手法に加え，近年ではデータ駆動的手法の適用も多く試みられている．

物理現象としての降水の時間的な推移を予測する上では，基礎方程式系の性質を観測データから取得しようとするクープマン作用素解析の手法が有効に機能することが期待される．本稿では，クープマン作用素解析と運動学的解析の混成による時間発展予測の手法を新たに提案し，その有効性を降水の実測データに対する適用を通して検証する．