[B-2-16] A Consideration on Building an Estimation Model of Cloud Water Amounts Using Dual-frequency Radar
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Keywords:雲水量、気象レーダー、機械学習、テラヘルツ波、XGBoost
筆者らは、テラヘルツ波を用いた気象観測二周波レーダーシステムの新規開発により、従来の気象レーダーでは観測できなかった積雲・水蒸気の観測を可能とし、短時間気象予測や豪雨発生前の避難実現に貢献することを目指している。本稿では、気象データと二周波レーダーから得られるデータを疑似的に生成し、機械学習による雲水量分布の推定を行った。その結果、95GHzレーダー反射因子と併せて150GHzレーダーの反射因子を利用することで、雲水量分布の推定精度が向上し、二周波レーダーを使う優位性が裏付けられた。今後の課題は説明変数に95GHz及び150GHzレーダーの反射因子の差分を加えた場合の検証、時空間方向の相関性を利用した推定手法の検討等である。
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