降雪強度予測システムの開発

降雪强度预测系统开发

• 批准号: 08750560
• 负责人: 椎名 徹
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Toyama National College of Technology
• 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: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08750560/
• 关键词: 画像処理; 降雪粒子; 落下速度; 予測システム; 降雪強度; 密度

本研究では、デイジタルカメラおよびその画像処理ボードを用いて、地上付近を落下中の降雪粒子の粒径および落下速度を測定するシステムを開発し、冬季期間連続して1分毎に自動観測を行った。同時に気象7要素も連続して測定し、ハ-ソナルコンピュータに接続された光磁気ディスクに連続的に保存した。更に、電子天秤による降雪強度測定を1分毎に行い、これらを統合し、画像処理データから降雪粒子の体積、降雪強度より粒子の重量を求めることにより、降雪粒子の密度を測定するシステムを開発した。この密度を利用することにより、画像データのみから降雪強度を算出することが可能となり、従来の電子天秤による測定法と比較して90パーセントの一致が得られた。次に、気象要素と降雪粒子密度の相関解析をワークステーション上で行い、地上付近の気温および輪島の高層の気温データおよび気象衛星「ひまわり」の雲画像が降雪の有無を決める因子となり、地上付近の各気象7要素と降雪粒子の空間数密度、落下速度、密度の各データが降雪内容と密接に関係していることがわかった。従って、これらを予測因子として、ニューラルネットワークを用いた降雪強度予測システムを開発することが可能であることが示唆された。本システム構築し、気象レーダと併用することにより、グローバルおよびローカルな降雪予測が可能となり、除雪時の重機配備等に役立つことが期待される。また、気象レーダとの対比により雪雲内の降雪粒子生成のメカニズム解明に役立つと思われる。

在这项研究中，我们开发了一种系统，该系统使用数码相机及其图像处理板来测量地面附近落雪颗粒的粒径和下落速度，并在冬季Ta期间每分钟自动进行连续观测。同时，还连续测量了七种气象要素，并将其连续存储在与硬件计算机连接的磁光盘上。此外，我们还开发了一种系统，通过每分钟使用电子天平测量雪强度，整合这些测量结果，并根据图像处理数据确定雪颗粒的体积和雪强度的颗粒重量，从而测量雪颗粒的密度。 。通过使用该密度，可以仅根据图像数据计算降雪强度，与使用电子天平的传统测量方法相比，获得了90%的一致性。接下来，在工作站上进行气象要素与雪粒密度的相关性分析，以近地温度、轮岛上游气温数据以及气象卫星“向日葵”云图为因子，研究发现，七大气象要素的数据、空间数密度、下落速度、雪粒密度与雪含量密切相关。因此，有人建议可以使用神经网络作为预测器来开发降雪强度预测系统。通过构建该系统并将其与气象雷达结合使用，将可以预测全球和局部降雪，并且预计在除雪期间部署重型设备时会很有用。此外，与气象雷达的比较将有助于阐明雪云内雪粒形成的机制。