Exploring Real-time Rainfall and Flood Predictions in Fugaku Era with the State-of-the-art Data Science

利用最先进的数据科学探索富岳时代的实时降雨和洪水预测

• 批准号: 21H04571
• 负责人: 小槻 峻司
• 金额: $ 26.79万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-05 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H04571/
• 关键词: データ同化; 機械学習; 数値気象モデル; 豪雨予測; データサイエンス

本研究の目的は、高精度・高頻度なリアルタイム豪雨・洪水予測を確立することである。2022年度は下記(a)-(d)の研究を推進した。(a) 極端気象予測の改善： 雲微物理の不確定要素である雪氷種は、モデル予測の精度を左右する重要な要素であるが、現状では検証データが十分にない。2022年度には雪氷種画像を分類する畳み込み画像識別器CNN開発し、ResNETやVGG16といった既存の事前学習付きモデルと組み合わせることで、背景ノイズも含む実雪氷種画像の分類・高精度化に成功した。(b) 水文データ同化による洪水予測の高精度化： 降雨・流出・氾濫一体解析モデルRRIにアンサンブルカルマンフィルタ (EnKF)を実装し、初期値改善によりリアルタイム洪水・浸水予測を高精度化した。雄物川を対象にしたRRI-EnKFのプロトタイプの高精度化を進め、気象庁のメソアンサンブル予測を用いてシステムの安定化を実現した。(c) 衛星ビッグデータを用いた豪雨の高頻度予測： 線状降水帯の発達の鍵となる水蒸気分布“湿舌”の形成を予測するため、時空間的に密な衛星ビッグデータを用いた、湿舌のデータ駆動型予測手法を構築する。ConvLSTMを解析雨量に適用し、粗い画像では雨域の大まかな予測が可能であることを確認した。更に、降水のダブルペナルティによる弱い雨の生成を解決するため、コスト関数にSinkhorn距離を適用するConvLSTMの開発を進めた。(d) AIダム操作最適化による災害緩和手法の構築：ここでは高速計算可能な洪水予測エミュレータを開発し洪水の高頻度予測を実現する。2022年度は、雄物川流域を対象に、洪水氾濫モデルの長期積分を行って入力データとし、降水量から最大浸水深を予測する深層学習器とその入力・出力関係を関連付ける機械学習・エミュレータを開発した。更に、浸水の時系列を予測可能な学習器を開発した。

The purpose of this study is to establish high accuracy, high frequency, heavy rain and flood prediction. In 2022, the research on (a)-(d) will be carried forward. (a)Extreme weather prediction improvement: cloud microphysics uncertainty factors, snow species, weather prediction accuracy, important factors, status quo, weather prediction, very important factors In 2022, the classification of snow species images was successfully improved by CNN, ResNET and VGG16. (b)High accuracy of flood prediction in hydrological data assimilation: integrated analysis of rainfall, outflow and flood; implementation of RRI; improvement of initial value; high accuracy of flood and flooding prediction RRI-EnKF's high accuracy in image processing and stabilization in image processing (c)High frequency prediction of heavy rain in satellite space: key to the occurrence of linear precipitation band, formation of wet tongue in water vapor distribution, and construction of dynamic prediction method for dense satellite space. ConvLSTM analysis of rainfall is applicable, rough picture is large, forecast is possible, and confirmation is possible. In addition, the development of ConvLSTM can be improved by solving the problem of weak rain. (d)The construction of disaster mitigation methods for AI operation optimization: high speed calculation of possible flood prediction and development of high frequency flood prediction In 2022, a machine learning platform will be launched to connect the relationship between input and output with a deep learner that integrates long-term scores of flood data and predicts the maximum water immersion depth from precipitation in the Xiongwu River Basin. More, immersion time series prediction may be developed by the learner.

项目成果

数値計算と観測を融合するデータ同化 ー天気予報の仕組みと研究の最前線ー

数值计算和观测相结合的数据同化 - 天气预报的机制和研究前沿 -

• 发表时间: 2021
• 作者: 孫輔卿;井本俊之;井上智博;西村天利;田中友規;飯島勝矢;小槻峻司
• 通讯作者: 小槻峻司

陸面データ同化システムILS-LETKFによる土壌水分量の同化実験

利用地表数据同化系统ILS-LETKF进行土壤水分同化实验

• 发表时间: 2023
• 作者: 塩尻大也;小槻峻司;Mao OUYANG
• 通讯作者: Mao OUYANG

大次元力学系における有効な観測位置決定手法の開発

大维动力系统有效观测位置确定方法的发展

• 发表时间: 2023
• 作者: 齋藤匠;小槻峻司;Ouyang Mao;塩尻大也
• 通讯作者: 塩尻大也

モデル予測制御によるLorenzモデルの制御実験

使用模型预测控制的洛伦兹模型控制实验

• 发表时间: 2023
• 作者: 河﨑文俊;小槻峻司;Mao OUYANG
• 通讯作者: Mao OUYANG

INVESTIGATING EFFECTIVE RAIN GAUGE LOCATIONS THROUGH THE DATA-DRIVEN SPARSE SENSOR PLACEMENT METHOD

通过数据驱动的稀疏传感器放置方法调查有效的雨量计位置

• DOI: 10.2208/jscejhe.78.2_i_385
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering)
• 作者: 塩尻大也;小槻峻司;齋藤匠;Mao OUYANG
• 通讯作者: Mao OUYANG