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気象衛星画像を用いた台風の形態解析および台風画像データベースの構策

利用气象卫星影像和台风影像数据库策略进行台风形态分析

基本信息

批准号：
12780300
负责人：
北本朝展
金额：
$ 1.34万
依托单位：
National Institute of Informatics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
2000
资助国家：
日本
起止时间：
2000 至 2001
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の特徴は、情報学の視点から台風という気象現象を眺めることで、大規模な気象学的データに潜む統計的性質を明らかにするというテーマに挑戦するところにある。特に「ひまわり」気象衛星画像に出現する台風雲パターンに対して、パターン認識、画像解析、機会学習等の情報学的手法を適用し、従来気象学では知られていなかった知識の発見を目標とする。このような目標を実現するために必要な技術として、本研究では以下のテーマについて研究し、それぞれ以下の研究成果を得た。1.大規模台風画像データコレクションの構築および公開:本研究では北半球および南半球の台風画像を網羅的に蓄積した34,000件規模の画像データベースを構築した。このデータベースは世界的にもユニークな画像データベースであり、さらにアメダス気象データなどを統合することで有用なデータベースに発展する可能性もある。そして上記の画像データベースはhttp://www.digital-typhoon.org/においてWWWを用いて一般に公開しており、本研究の研究成果を広く伝えることにも努めている。2.台風データマイニング:大量の台風雲パターンデータコレクションに潜む統計的性質を明らかにするために、多様なパターン認識手法をこのデータコレクションに適用し、その有効性を検討した。例えば主成分分析、クラスタリング、自己組織化マップ、カオス時系列解析、等の手法を実際に適用し、特に台風の統計的性質を可視化するという点で、気象学とは異なる従来にない新たな視点を提供することができた。3.台風に関する予兆の発見:台風の進路等を単に予測するだけではなく、台風にこれから重大な変化が起きようとしているときにその前兆を発見する、という挑戦的課題にも取り組んだ。まずはこの課題に関連して解決すべき問題をまとめ、それらの問題に対する接近法を検討した。また例えば、サポートベクトルマシンなどの手法を実際に適用し、重大な変化が起こりそうなケースとそうでないケースとの識別を試みた。

The characteristics of this study are: information science perspective, typhoon weather phenomenon, large-scale meteorological data, latent statistical properties, etc. In particular, information technology techniques such as "image analysis" and "opportunity learning" are applied to the occurrence of satellite images, and the purpose of knowledge discovery is to understand and understand satellite images. This study aims to achieve the following objectives: 1. The necessary techniques; 2. The following research results; 3. 1. Construction and disclosure of large-scale typhoon images: this study collected 34,000 large-scale typhoon images from both the northern and southern hemispheres. The world's most important thing is the possibility of development. The results of this study are published in the public domain at http://www.digital-typhoon.org/. 2. Typhoon weather conditions: a large number of typhoon weather conditions, potential statistical properties, etc. For example, principal component analysis, self-organization, time-series analysis, etc. are applicable in practice, especially in the visualization of typhoon statistical properties, and in meteorology. 3. Typhoon warning: Typhoon route prediction, typhoon warning, typhoon warning The problem is related to the problem, and the problem is related to the problem. For example, the method of identification is applicable in practice, and the method of identification is important.