機械学習を用いた極域における熱輸送メカニズムの解明

利用机器学习阐明极地地区的热传输机制

基本信息

批准号：
20K11718
负责人：
伊藤香寿恵
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Hosei University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では生の観測データを収集，下処理後に教師データを作成し，学習器を生成する手順で研究を進めているため，最初のステップである教師データの作成に多くの手間と時間がかかる．教師データについては雲画像から検出したい雲を別の気象観測データおよび目視で抜き出し，タグ付けを行っている．このタグ付け作業を半自動化する試みを実施した．検出したい雲エリアをアノテーションとして付与し，そのアノテーションを学習することで，教師タグを自動判別で付与する学習器の開発を行った．これまで九州工業大学内における口頭発表と2023年5月に行われるJpGU 2023にてポスター発表を行う予定である．また，本研究において軸となる検出したい「降雪をもたらす雲」について，「降雪がある」としている雲と「降雪がない」としている雲が具体的にどういう違いがあるのか，降雪雲の定義について論文執筆を行い，国際会議二件と国内会議二件において口頭発表を行った．特に降雪がある雲はAtmospheric River (AR)の定義に用いられている鉛直積分した水蒸気フラックス量(IVT)が極端に増加する時と一致して観測されており，衛星観測からARを捉えることが可能であると判断している．しかしながら投稿論文は不採択となり，現在大幅な修正を準備している．不採択となった論文についてはオープン・アクセスであるアーカイブ雑誌において査読無し論文として掲載されている．

在这项研究中，我们收集原始观察数据，经过预处理后创建训练数据，并生成学习设备，因此创建训练数据需要花费大量的精力和时间，这是第一步。对于训练数据，使用其他气象观测数据和目视检查提取我们想要从云图像中检测到的云，并进行标记。我们尝试半自动化这个标记过程。我们开发了一种学习设备，通过标注想要检测的云区域并学习标注来自动识别教师标签。到目前为止，我们计划在九州工业大学进行口头报告，并在 2023 年 5 月举行的 JpGU 2023 上进行海报报告。此外，以我们想要检测的“导致降雪的云”为本次研究的轴，我们还讨论了“降雪”的云与“没有降雪”的云的具体区别，以及雪的定义我写了一篇论文，并在两次国际会议和两次国内会议上做了口头报告。特别是，降雪云与用于定义大气河流（AR）的垂直积分水蒸气通量（IVT）极端增加相一致，因此很难从卫星观测中捕获AR。可能的。然而，提交的论文没有被接受，我们目前正在准备重大修改。被拒绝的论文将作为未经同行评审的论文发表在开放获取档案期刊上。