Applications

局地的な降水量や降水頻度には、山岳などの周辺の地形等が大きく影響します。しかし、従来の数値予報モデルでこれらの影響を正確に計算するには、モデルの高度化・高解像度化が必要であり、実現が困難でした。東京大学 生産技術研究所の芳村圭 教授と吉兼隆生 特任准教授は、広域の気象と複雑な地形等に強く影響された局地気象の関係性をパターン認識し、バイアス補正する手法を開発しました。その結果、誤差を大幅に低減し、複雑な地形に対応した降水の推定が可能となりました。本手法により水災害リスクの低減や、水資源量の推定精度の向上が期待されます。

jp
Applications
1