機械学習による局地気象予報の試み

抄録

局地気象予報は、防災面や農業など様々な産業に必要とされてるが、気象現象の複雑さや数値モデルが不完全であることなどから現状では十分な予報精度が得られていない。本研究では、観測された降水とモデルによる降水分布特性との関係性を見出し、機械学習を用いてモデル降水の誤差を大幅に低減する手法を開発した。この手法をさらに発展させることより、局地降水予測の精度を大きく改善し、局地豪雨予測や中小規模河川での洪水予測等への活用が期待される。