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

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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。