CNNを利用した突風探知システムの改良

抄録

気象ドップラーレーダーを用いた突風探知システムの開発を行っている。竜巻などの突風が発生するとき、竜巻の親雲となる積乱雲の下層に渦状の気流が生じる。この気流はドップラーレーダーによって、ドップラー速度の極大と極小ペアのパターンとしてとして捉えられる。これまで、このパターンの数理モデルを構築し、観測データとのフィッティングを行い、算出された物理パラメーターをもとに観測されたパターンが渦であるか判定を行ってきた。しかしながら、この手法では誤探知や見逃しが非常に多く、両者を同時に改善できないことが課題であった。本研究では、渦パターンの判定を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって試みた。CNNによる渦判定を適用した結果、判定精度が大幅に向上することが分かった。