全天画像・気象観測データと数値計算モデルの対応による観天望気への応用

通过匹配全天空图像、气象观测数据和数值计算模型，应用于天空观测

• 批准号: 22K02976
• 负责人: 江越 航
• 金额: $ 1.25万
• 依托单位: Administrative Agency for Osaka City Museums
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K02976/
• 关键词: 気象教育; 気象情報; 全天画像; 観天望気; 機械学習

2022年度は研究実施計画の中で、特に蓄積してきた全天雲画像と、観測データ間との関連の解析を行うためのシステムの構築を行った。画像解析は、機械学習を用いて雲画像を分類し、雲量および天気を判別することを試みた。全天雲画像については、7年半分の観測データについて、機械学習用に適した形にするために事前処理し、学習に必要なデータの抽出を行った。一方、教師データとしては、近隣の気象台で観測された結果から、数値化が難しい観測者の目視による雲量、天気の観測結果を用いることとし、画像データと同時刻のデータを準備した。これらのデータを入力値とし、機械学習のためのニューラルネットワークモデルを構築して、雲画像の分類を実行した。この際、天気については、期間中に観測された8種類の天気への分類を試み、雲量については10段階への分類のほか、雲量を実数とみなした回帰も試みた。結果は得られたものの、全体的には、精度はまだまだ十分なものとはならなかった。この原因として、一つは入力データ側の問題点として、気象台の観測データと科学館での観測データに明らかに乖離があるケースの存在、画像内の太陽と雲の判別、元のデータに偏りがあり、雲量の観測値として曇りのデータが多い、等の要因があることが判明した。もう一つの問題点として、用いる機械学習の手法において、多層ニューラルネットワーク、および、畳み込みニューラルネットワークを用いて解析する際のパラメータ値を適切に選定する必要があり、さらに多数回の試行を重ねる必要があることが判明した。

In 2022, the research and implementation plan was carried out in the middle and special areas. Image analysis, mechanical learning, cloud image classification, cloud amount and weather discrimination All day cloud portrait, 7 and a half years of measurement, mechanical learning, shape, pre-processing, learning, necessary extraction The results of the measurements were calculated using the same method as those of the neighboring stations. This is the first time that we've had a chance to learn something new. In the middle of the day, the sky is divided into 8 categories, and the cloud amount is divided into 10 categories. The result is that the accuracy of the whole process is very high. The reason for this is that there is a problem point on the side of the force, the existence of the sun and the cloud in the image, the deviation of the cloud, the measurement value of the cloud, and so on. The method of mechanical learning in the middle of a problem is to determine the necessary number of problems and the necessary number of problems to be solved.