中国の国家衛星気象センターの研究者は、厳しい対流気象におけるナウキャスティングの有効リードタイムを4時間に延長するモデルを開発したと伝えられている。
Wang Jingson 氏は、ハルビン工業大学 (深セン)、香港科学技術大学、広州熱帯海洋気象研究所の研究者と共同で研究を行っています。 中国気象局 (CMA) は、風雲 (FY) 気象衛星によって収集されたデータに基づいて深部拡散モデルを設計しました。
CMAは、これは独立した衛星データに基づく中国のインテリジェント予測技術における重要な進歩を示し、災害の予防と軽減のためのより強力な技術サポートを提供すると述べている。
厳しい対流気象は、突然の発生、急速な進化、そして破壊的な力によって特徴付けられます。ナウキャストの主な課題は、メソスケールおよびマイクロスケールのシステムの急速な非線形進化を捉えることにあります。このような悪天候を正確に予測することは、国際気象コミュニティの人々が直面する共通の課題です。
研究チームは、激しい対流は主に対流雲システムまたは孤立した対流雲クラスターで発生することを発見しました。高時空間分解能の赤外線検出機能を備えたFY-4気象衛星は、雲頂輝度温度の継続的かつ大規模な観測を提供し、雲塊のライフサイクル全体の完全な追跡を可能にします。雲の頂上から物理的な信号を捕捉することで、衛星は対流開始の初期の兆候をより早い段階で検出できるため、予測のための貴重なリードタイムを得ることができます。
研究チームは、FY-4 衛星シリーズの監視機能を活用して、大量の衛星データから対流雲クラスターの複雑でランダムな動きを抽出して予測するために適用されるデータを取得しました。
衛星データの深部拡散モデル (DDMS)
研究チームは予測精度を向上させるため、近年画像生成分野で信頼性の高い性能を示しているという拡散モデルを導入し、衛星データの深部拡散モデル（DDMS）を提案した。
このモデルは、物理的な拡散プロセスとしての対流雲の発達中に示されるランダムな動きの傾向をシミュレートします。この計画は、FY-4A 衛星からの 2 時間分の一連の赤外線輝度温度データを利用して、今後 4 時間にわたる対流雲の時空間的進化を予測します。
これに基づいて、ディープ セマンティック セグメンテーション モデルと組み合わせることで、モデルは予測された衛星データ シーケンスから対流雲の自動識別と空間位置特定を実行し、対流雲の形成と発達のプロセスを正確に描写します。
報告によると、FY-4 衛星からのデータに基づいて、DDMS は中国とその周辺地域をカバーする約 20,000,000km² のエリアに対して高解像度の対流予測を達成し、今後 4 時間にわたって 15 分ごとに予測を生成しました。また、短期予測だけでなく、2時間から4時間の長期予測においても高い信頼性を維持しながら、異なる空間スケール(4,000～48,000m)や季節を超えて安定した予測性能を発揮するとしている。
この研究では、FY-4 衛星観測と深層拡散モデルの統合を検討し、厳しい対流ナウキャスティングのための新しい技術的枠組みを提案します。また、将来の開発の道筋を特定し、予測の適時性、精度、信頼性を向上させるモデルの可能性を実証し、それにより、豪雨、雷雨、短期の強風などの激しい対流現象の防災と緩和のための技術サポートを強化します。
研究チームは将来的に、モデルの計算効率をさらに最適化することを目指しており、AI モデルへの気象物理法則のより深い統合を検討して、解釈可能性と堅牢性を強化する予定です。
#中国厳しい対流気象のナウキャスティングを4時間に延長する深層拡散モデルを開発