金子 凌

クールルーフ導入による現実的な気温低減効果を検証するため，実都市の都市幾何パラメータを反映させたWRFモデルを使用して，反射率や普及率を段階的に変化させることで，従来よりも現実的な気象シミュレーションを行った．東京23区のみにクールルーフを導入した場合，反射率や導入率が高いほど夏季の気温低下量は増加し，その効果は導入範囲外にも及ぶことが確認できた．全屋根面を反射率85%とした場合，日平均気温は約0.32℃，日最高気温は約0.38℃低下した．また，クールルーフの導入面積と気温低減量との相関が...

豪雨の発生回数は増加しており，降水予測の精度向上は不可欠である．降水予測手法の一つとして深層学習を用いた手法が存在する．既往研究においてAMeDASデータのうち降水量，気温，水平風速，気圧，比湿を用いた降水予測を行った結果，深層学習の有効性が示された．一方で，予測に寄与したのは降水のみであった．そこで本研究では気象庁のMeso-Scale Modelを用いてAMeDASよりも空間解像度の高い5kmと10kmの仮想的な地点観測データを構築し，空間解像度を上げることで降水以外の気象要素は予測に...

多発する豪雨災害により，リアルタイム降水予測の重要性が高まっている．近年，深層学習を用いたシステムが，様々な分野で従来法の性能を覆している．そこで本研究では，前6時間の気象庁の解析雨量分布を入力すると，5段階の降水量カテゴリー分布を6時間先まで1時間間隔で予測するよう，深層学習モデルU-Netに学習させた．更に，降水量の多い事例は比較的少ないため，それらのデータを，回転，拡大することにより，移流方向や降水範囲の違う擬似的な降水現象を大量に生成することで，データ拡張を行った．その結果，擬似的...

物理学に基づいた気象の1ヶ月予測は困難であるため，気象庁では数値予報ではなく，気温や降水量について，階級での確率予報を発表している．本研究では，機械学習を用いた平均気温・降水量の定量的な予測の可能性について検討する．モデルの中間層には時系列データの学習に適したLSTMと画像学習に適したCNNを用い，入力データとして地上気象観測データと海水面温度データを用いて予測を試みた．平均気温の予測は，上昇・下降傾向の予測はできたものの，夏・冬の気温を過小・過大評価する傾向も見られた．降水量の予測は，増...