タイは独自の数値モデルを保有していないため、降水観測にはレーダー観測や雨量計データに基づく観測が用いられている。予測や長期的な気候解析には、降雨データが重要であるが、観測値だけではタイ全域を網羅できないため、統計的な補間手法が用いられているが、その精度には課題が残されている。本研究は、AIを用いた全球降雨データ学習法を提案し、短時間かつ高い信頼性で降雨観測データの欠損を補完する。本研究では、複数の数値シミュレーションのアンサンブルを用いて、全球の降雨分布からタイの降雨を再現するモデルの構築に成功した。
