取組事例

　高知県沿岸部における竜巻の発生頻度は米国オクラホマ州の１０倍にもおよぶ世界屈指の竜巻多発地域である。本学では、それら雨雲を監視し、的確な防災情報を届けることを目的として、６台の二重偏波レーダーと各サイト４方向を監視するカメラを設置し、常時観測を行なっている。竜巻をいち早く検知する手法として、深層学習アルゴリズムの導入を進めている。監視カメラの画像からは竜巻の存在を示す漏斗雲を自動検出し、検出精度も実用レベルに達するものであることが確かめられた。また、レーダーについては、反射強度データから竜巻親雲に特徴的なフックエコーを自動検出する深層学習を行い、改良の余地はあるものの、ほぼリアルタイムで竜巻親雲の自動検知が可能であることを明らかにした。

　レーダーのドップラー速度データも深層学習に用いて、より検出精度を高めるとともに、観測システムに実装して、自動的にアラートを発出する実用化を目指す。