多時刻統合型AFNO降雨予測モデルの九州河川流域への適用と精度評価

抄録

近年，線状降水帯による豪雨災害が頻発しており，6時間先までの降雨予測精度の向上は水害軽減対策において重要な課題となっている．Adaptive Fourier Neural Operator（AFNO）によるAI大気・降雨予測モデルは推論時間が短く，降雨予測の配信遅れ時間を低減できる点で有用である．本研究では，多時刻の降雨予測を1時刻の複数チャンネルに統合する多時刻統合型AFNO降雨予測モデルを構築し，九州地方の筑後川および球磨川流域における6時間先までの降雨の予測精度を評価した．境界の影響を考慮した多時刻統合型AFNO降雨予測では，可降水量のAFNOによる予測値を入力チャンネルに加えることで6 時間先までの降水量予測精度が向上した．またNowCastNet および気象庁降水短時間予報との比較を行い，強降雨領域での降雨予測において移流型降雨予測モデルと同等の予測精度が得られることを示した．