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Exploring Cost-effective Observation Placements Using The Data-driven Sparse Sensor Placement

使用数据驱动的稀疏传感器放置探索具有成本效益的观察放置

基本信息

批准号：
22K18821
负责人：
小槻峻司
金额：
$ 4.16万
依托单位：
Chiba University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-06-30 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究は、情報科学分野で深化したスパースセンサ最適化手法を水工学に応用し、費用対効果の高い観測位置決定手法を開拓する。(1)「気象庁の2船舶を東シナ海のどこに配置しゾンデにより大気プロファイルを観測すると、集中豪雨予測を改善できるか」、(2)「新たな地表面フラックス観測をアジア圏のどこに設置すると、陸域水熱収支推定を効率的に改善できるか」という2つの問いを探求する。観測位置最適化を含む新しい観測システムシミュレーション実験 (OSSE) により、実務者/観測研究者を納得させうる効果を証明し、気象庁やAsia Fluxとの共同実証実験への展開に挑戦する。本年度はスパースセンサ位置最適化 (SSP) アルゴリズムの開発を進め、局所低次元性、アンサンブル予測を活用する技術開発を行った。局所化をセンサ位置の選定や、復元方法に適用し、既存手法を上回る状態場の推定可能性を確認した。北海道の降水量を対象とした実験では、観測地点を最適配置することで、効果的に降水分布を復元可能であることを示した。アンサンブル予測に適用する手法では、全球大気モデル (SPEEDY)を用いた実験で機動的観測についても既存のアンサンブルスプレッドを用いた方法を上回ることが可能である事を示した。

This research focuses on the deepening of the field of information science, the application of optimization techniques in hydraulic engineering, and the development of cost-effectiveness measurement location determination techniques. (1)「気肖庁の2 SHIP 东シナ海のどこにconfigurationしゾンデにより大気プロファイルを観看すると, Concentrated Heavy Rain Forecast を Improvement できるか", (2) 「新たなsurface フラックス観measurement をアジア圏のどこにSETすると, land area Improvement of water and heat budget estimation and efficiency has been explored. Optimization of the measurement position using the new measurement system (OSSE)により, 実商/quantity researcher を纳得させうるeffectをproveし, 気香庁やAsia Fluxとの同実综合実験へのdevelopmentに选戦する. This year's はスパースセンサ position optimization (SSP)アルゴリズムの开発を进め, bureau low-dimensionality, アンサンブル Predictive use of するtechnology 开発を行った. The location of the localization is selected, the recovery method is applicable, and the possibility of the existing method's status field is confirmed. The amount of precipitation in Hokkaido is the same as the image, the optimal location of the measurement location is the best, and the possible recovery of the precipitation distribution is shown in the figure.アンサンブル Predictive and applicable technique では, global big モデル(SPEEDY)いた実験でmobile sightseeingについてもexistingのアンサンブルスプレッドを Use the いた method をLast time ることがpossible である事をshow した.