著者

柳野 健 北野 芳仁 成井 昭夫

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

巻号頁・発行日

vol.96, no.583, pp.263-270, 1997-03-17

---

日本の北海道,東北,北陸は世界有数の多雪地帯である。多量の降雪は,交通や社会生活を著しく妨げる。大雪日を特定できれば重要な情報となる。大雪になるには,ある気象条件を必要とするはずである。階層LSL型ニューラルネットによって,大雪条件を特定できるかどうか試みた。さらに,忘却法による構造学習によって主要な因子を探索した。

著者

斉藤 和雄 田宮 久一郎 青梨 和正 瀬古 弘 小司 禎教 川畑 拓矢 大関 誠 原 昌弘 柳野 健 中澤 哲夫 國井 勝 田中 博 古本 淳一 永戸 久喜 村上 正隆 田中 博 津田 敏隆 古本 淳一 若月 泰孝 林 修吾 露木 義 小泉 耕 西嶋 信 石川 宜広 本田 有機 三好 建正 経田 正幸 山口 宗彦 澤田 謙 酒井 亮太 米原 仁 小野 耕介 津口 裕茂 藤田 匡 三上 彩 近藤 圭一 劉 國勝

出版者

気象庁気象研究所

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2005

---

集中豪雨を数値モデルで予測するため、大気の3次元的な状態を観測データを用いて精度良く解析する研究、および予測の信頼性を定量的に見積もる手法の研究を行った。非定時の観測データを同化する高解像度4次元変分法の開発、GPSデータ、マイクロ波放射計データ等の同化実験を行い、豪雨の予測が改善できることを示した。アンサンブル予報の手法をメソ現象の短時間予測に適用し、予報誤差を定量的に見積もる手法を示した。