巨大電流・エネルギーを持つ冬季落雷のメカニズムの解明と予知
冬季大电流大能量雷击机理解析与预测
基本信息
- 批准号:21K03681
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本年度は主に(1)強い正極性雷撃の解析・論文発表、(2)機械学習を用いて帰還雷撃の自動識別方法の開発を行った。(1)冬季に観測された700例ぐらいの正極性帰還雷撃の強さについて詳細な解析を行った。正極性帰還雷撃は夏季雷雲には多く発生しないため、このような大量な事例の解析は世界でも珍しい。この研究で初めて判明したことは主に: ①正極性帰還雷撃の強さは帰還雷撃の電界変化波形と深くかかわる。②強い正極性帰還雷撃は雷始まった後すぐ発生する傾向が強い。これは強い正極性帰還雷撃の発生時、雷雲下非常に強い電場の存在を示唆する。③正極性帰還雷撃が強いほど、直前のリーダパルスも強い。そしてこの傾向は海に落ちた雷撃のほうが強い。④強い正極性と負極性帰還雷撃の比較を行った。強い負極性帰還雷撃と比べると、正極性のほうが全体的にもっと強い。そして、海に落ちる可能性は高い。しかし、強い正極性帰還雷撃は負極性のような異常な電界変化波形を生じない。⑤強い正極性帰還雷撃は正負電荷層逆転型の電荷構造とかかわり、正電荷層が非常に大きいという可能性が高い。これらの結果から強い正極性帰還雷撃の発生条件は雷雲下非常に強い下向きの電場が存在することが明らかになった。この研究成果は既に論文にまとめて国際学術誌に発表した。(2)もっと大規模な解析を行うため、高精度の帰還雷撃自動識別方法の確立が必要である。現在主流の自動識別方法の精度は90%ぐらい留まっている。本研究では大量の観測データをもとに、機械学習の手法を用いて高精度の自動識別方法の確立を目指す。本年度は既に識別方法の開発を完了し、負極性帰還雷撃の識別精度は98%以上に達することに成功した。
This year, the main topics are (1) analysis and paper development of strong and medium electric lightning strikes, and (2) development of automatic lightning strike recognition methods for mechanical learning. (1)In winter, 700 cases were measured, and the intensity of lightning strikes was analyzed in detail. Electric lightning strikes occur frequently in summer, and a large number of cases are analyzed. At the beginning of this study, it was found that: ① the electric polarity of lightning strike is strong, and the electric boundary waveform of lightning strike is deep. (2) The strong tendency of lightning strike to occur after lightning strike This indicates the presence of very strong electric fields under thunderclouds when lightning strikes occur. 3. Lightning strike is strong and violent. The tendency of the sea to fall and the lightning strike to fall is strong. 4. Comparison between strong electric polarity and electric polarity and lightning strike. Strong electric polarity and lightning strike, strong electric polarity and lightning strike The possibility of falling from the sea is high. Lightning strike with strong electrical polarity generates abnormal electrical waveform. 5. Strong electric polarity lightning strike negative charge layer reverse charge structure, positive charge layer very large high possibility As a result, the occurrence conditions of lightning strike are as follows: under thunderclouds, extremely strong downward electric field exists; The research results were published in the International Academic Journal. (2)It is necessary to establish a large-scale analysis and high-precision automatic lightning recognition method. The accuracy of mainstream automatic recognition methods is now 90%. This study aims to establish a high-precision automatic recognition method for the application of a large number of detection methods and mechanical learning methods. This year, the development of the identification method has been completed, and the identification accuracy of electro-optical lightning has reached more than 98%.
项目成果
期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
On the Intensity of First Return Strokes in Positive Cloud‐To‐Ground Lightning in Winter
- DOI:10.1029/2022jd037282
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ting Wu;Daohong Wang;N. Takagi
- 通讯作者:Ting Wu;Daohong Wang;N. Takagi
Compact Lightning Strokes in Winter Thunderstorms
冬季雷暴中的紧凑型雷击
- DOI:10.1029/2021jd034932
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Wu;T.;Wang;D.;& Takagi;N
- 通讯作者:N
Strongest negative return strokes in winter produce special LF waveforms
冬季最强的负回波会产生特殊的低频波形
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ting Wu;Daohong Wang;Haitao Huang;Nobuyuki Takagi
- 通讯作者:Nobuyuki Takagi
Complicated aspects of a CG lightning flash observed in winter storm in Japan
日本冬季风暴中观测到的重地闪电的复杂情况
- DOI:10.1541/jae.41.11
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Huang Haitao;Wang Daohong;Yang Junchen;Wu Ting;Takagi Nobuyuki
- 通讯作者:Takagi Nobuyuki
The Strongest Negative Lightning Strokes in Winter Thunderstorms in Japan
- DOI:10.1029/2021gl095525
- 发表时间:2021-10
- 期刊:
- 影响因子:5.2
- 作者:Ting Wu;Daohong Wang;Haitao Huang;N. Takagi
- 通讯作者:Ting Wu;Daohong Wang;Haitao Huang;N. Takagi
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ウ ティン其他文献
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