Basic research on AI system for ocean float observation

本研究は、海洋ビックデータと海洋モデルを組み合わせた高解像度モデルの開発し、実海洋における昇降式フロートの漂流実験結果をモデルで再現することにより海洋内部の流れの精度を向上させ、適切な深度にフロートを待機させて目的地へとフロートを導くようにするアルゴリズム開発を目指した基礎研究である。本年度はフロートの運用実験とアルゴリズムの開発を中心に実施した。フロートの運用実験：R３年度に発注した昇降式フロートがR４年５月にようやく納品された。船舶の手配と機器の調整を経て１２月に本研究費および当該所属機関経費で導入した2台のフロートを太平洋西部（北緯21.93度,東経131.88度）に投入した。その後、フロートの昇降スケジュール、待機深度の変更などの制御を行い、フロートの追跡実験を行った（現在も継続中）。アルゴリズム開発：数値海洋予報モデルにおいてフロートの動きの再現性を確認した。数値海洋予報モデル内での長期間の漂流実験では、実際の位置と徐々にずれが生じるが、おおむね３か月以内の追跡においては、本数値海洋予報モデルが有効であることが確認できた。そこで、このモデル上でフロートを能動的に目的地まで移動させるアルゴリズムの開発を行った。その結果、亜熱帯循環の北太平洋赤道海流域を対象として、東西に1000㎞離れた地点に移動させるために骨子となる基本的なアルゴリズムを構築した。そのアルゴリズムによって、海流と同じ方向への移動だけでなく、逆方向へも移動させることができることが分かった。しかし、現アルゴリズムでは逆方向への移動にはかなり時間を要するため、改良に加え、さらに別のアルゴリズムの構築も必要である。

本研究は、海洋ビックデータと海洋モデルを組み合わせた高解像度モデルの開発し、実海洋における昇降式フロートの漂流実験結果をモデルで再現することにより海洋内部の流れの精度を向上させ、適切な深度にフロートを待機させて目的地へとフロートを導くようにするアルゴリズム開発を目指した基礎研究である。本年度はフロートの運用実験とアルゴリズムの開発を中心に実施した。フロートの運用実験：R３年度に発注した昇降式フロートがR４年５月にようやく納品された。船舶の手配と機器の調整を経て１２月に本研究費および当該所属機関経費で導入した2台のフロートを太平洋西部（北緯21.93度,東経131.88度）に投入した。その後、フロートの昇降スケジュール、待機深度の変更などの制御を行い、フロートの追跡実験を行った（現在も継続中）。アルゴリズム開発：数値海洋予報モデルにおいてフロートの動きの再現性を確認した。数値海洋予報モデル内での長期間の漂流実験では、実際の位置と徐々にずれが生じるが、おおむね３か月以内の追跡においては、本数値海洋予報モデルが有効であることが確認できた。そこで、このモデル上でフロートを能動的に目的地まで移動させるアルゴリズムの開発を行った。その結果、亜熱帯循環の北太平洋赤道海流域を対象として、東西に1000㎞離れた地点に移動させるために骨子となる基本的なアルゴリズムを構築した。そのアルゴリズムによって、海流と同じ方向への移動だけでなく、逆方向へも移動させることができることが分かった。しかし、現アルゴリズムでは逆方向への移動にはかなり時間を要するため、改良に加え、さらに別のアルゴリズムの構築も必要である。