IoT雨量計を用いた局所降雨予測

IoT雨量計を用いた局所降雨予測

研究概要

近年、局地的な大雨による災害が問題となっており、特定の場所における降雨を高精度に予測する技術が求められています。一方、一般的な気象予測は一定の空間的な広がりを持つ領域を対象としているため、個々の観測地点における降雨の特徴を十分に反映できない場合があります。

本研究では、IoT雨量計による実測データと、気象庁が提供する解析雨量・降水短時間予報などの気象データを組み合わせ、機械学習を用いて特定地点の降雨を高精度に予測する手法を研究しています。従来の気象予測が気象現象の変化や雨雲の動きなどをもとに降雨を予測するのに対し、本研究では、既存の気象データと対象地点の実測データとの関係を機械学習によって学習し、その地点に特化した降雨予測を行うことを特徴としています。

キーワード

  • IoT
  • 雨量計
  • 局所降雨量予測
  • 気象予測
  • 機械学習

主な発表論文

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