船舶搭載可降水量センサーと静止気象衛星による海洋上水蒸気量微細構造推定手法の開発

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2022年度は、まず、新青丸、勢水丸、望星丸、耕洋丸の4隻の船舶にマイクロ波放射計、雲カメラ、GNSS受信機を搭載し、可降水量、雲量の高頻度連続観測を実施した。望星丸、勢水丸では1～2ヶ月間のドック期間を除いた通年観測を実施し、東シナ海から北海道までの日本沿岸の海上可降水量を観測した。勢水丸、新青丸では、2022年6～7月に気象庁及び他機関と合同で、東シナ海での線状降水帯集中観測に参画し、黒潮上の可降水量をラジオゾンデと同時観測した。この観測で、風上にあたる黒潮上流では、水蒸気が対流圏下層にとどまる一方、風下の黒潮下流では、対流圏中層まで湿潤層が広がるという黒潮上を吹送する大気の変質を捉えた。また、2021年6月に実施した新青丸による黒潮横断航海の観測データを整理し、渦相関法による直接観測により、海上風乱流による海面から大気への水蒸気フラックスが黒潮強流域においては周辺海域に比べて有意に高いことを明らかにした。耕洋丸では、冬季日本海上にて2023年1月に近畿地方に大雪をもたらしたJPCZ直下での連続定点観測に成功した。JPCZ襲来時には、可降水量が急激に増加し、日本海から供給された大量の水蒸気が大雪の原因となったことを示唆する観測結果を得た。各船に搭載した廉価版GNSS受信システムで観測されたデータから可降水量を推定し、精度評価を行った。気象庁メソ解析データと比較し、受信状況が良好であれば高精度に推定できることを確認した。静止気象衛星ひまわり８号を利用した可降水量の推定に関して、熱赤外線バンドのみを用いた従来の半経験的手法よりも、熱赤外線バンドと水蒸気バンドを入力とした機械学習法（ランダムフォレスト回帰）の方が高い精度が得られることが分かった。機械学習モデルを実観測に適用して、東アジア・オセアニアの海上の可降水量を10分程度で推定するシステムのプロトタイプを構築した。