気象衛星画像を用いた台風の形態解析および台風画像データベースの構策

利用气象卫星影像和台风影像数据库策略进行台风形态分析

基本信息

批准号：
12780300
负责人：
北本朝展
金额：
$ 1.34万
依托单位：
National Institute of Informatics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
2000
资助国家：
日本
起止时间：
2000 至 2001
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の特徴は、情報学の視点から台風という気象現象を眺めることで、大規模な気象学的データに潜む統計的性質を明らかにするというテーマに挑戦するところにある。特に「ひまわり」気象衛星画像に出現する台風雲パターンに対して、パターン認識、画像解析、機会学習等の情報学的手法を適用し、従来気象学では知られていなかった知識の発見を目標とする。このような目標を実現するために必要な技術として、本研究では以下のテーマについて研究し、それぞれ以下の研究成果を得た。1.大規模台風画像データコレクションの構築および公開:本研究では北半球および南半球の台風画像を網羅的に蓄積した34,000件規模の画像データベースを構築した。このデータベースは世界的にもユニークな画像データベースであり、さらにアメダス気象データなどを統合することで有用なデータベースに発展する可能性もある。そして上記の画像データベースはhttp://www.digital-typhoon.org/においてWWWを用いて一般に公開しており、本研究の研究成果を広く伝えることにも努めている。2.台風データマイニング:大量の台風雲パターンデータコレクションに潜む統計的性質を明らかにするために、多様なパターン認識手法をこのデータコレクションに適用し、その有効性を検討した。例えば主成分分析、クラスタリング、自己組織化マップ、カオス時系列解析、等の手法を実際に適用し、特に台風の統計的性質を可視化するという点で、気象学とは異なる従来にない新たな視点を提供することができた。3.台風に関する予兆の発見:台風の進路等を単に予測するだけではなく、台風にこれから重大な変化が起きようとしているときにその前兆を発見する、という挑戦的課題にも取り組んだ。まずはこの課題に関連して解決すべき問題をまとめ、それらの問題に対する接近法を検討した。また例えば、サポートベクトルマシンなどの手法を実際に適用し、重大な変化が起こりそうなケースとそうでないケースとの識別を試みた。

这项研究的特征是，通过从信息学的角度查看台风的气象现象，它挑战了阐明大规模气象数据中隐藏的统计特性的主题。特别是，目标是应用信息识别，图像分析和机会学习等信息方法，以在“向日葵”气象卫星图像中出现的台风云模式，并发现在气象学中尚不知道的知识。这项研究研究了以下主题是实现此类目标所需的技术，并获得了以下研究结果。 1。大规模台风图像数据收集的构建和出版：本研究构建了一个图像数据库，该数据库在北半球和南半球的台风图像的34,000个综合积累。该数据库是全球范围内独特的图像数据库，也可以通过集成AMEDAS天气数据和其他信息来将其开发为有用的数据库。上面的图像数据库还可以在http://www.digital-ythyphoon.org/上向公众公开向公众公开，并正在努力广泛传达这项研究的结果。 2。台风数据挖掘：为了澄清隐藏在大量台风云模式数据收集中的统计属性，将各种模式识别方法应用于此数据收集并检查了其有效性。例如，我们已经能够实际应用诸如主成分分析，聚类，自组织图，混乱时间序列分析和其他方法等方法，从而提供了一种与气象学不同的新的，非常规的观点，尤其是在可视化台风的统计特性方面。 3。发现台风的迹象：我们不仅可以预测台风的道路，而且还解决了在即将发生时发现严重变化的迹象的挑战挑战。首先，我们总结了有关此问题需要解决的问题，并检查了如何解决这些问题。此外，在实践中还应用了诸如支持向量机器之类的技术，以确定可能发生重大变化的情况以及未发生的情况。