気象庁「雨の精度あげました」

　こんにちは、稲田商会です。

　正確には”雨量予測の精度”です。

ゲリラ豪雨対策に - 精度が上がった気象庁の「高解像度降水ナウキャスト」（夕刊アメーバニュース）
2014年08月08日 19時02分

気象庁は7日、気象レーダーの観測データを利用して250m解像度で降水の短時間予報を提供するWebサイト「高解像度降水ナウキャスト」を公開した。従来の「降水ナウキャスト」と比べより実況に近い強雨域を表現でき、ゲリラ豪雨など局地的な大雨状況などを把握しやすい。

気象庁は国内20カ所に気象ドップラーレーダーを設置して、全国のレーダー雨量観測を行っている。このドップラーレーダー観測網にて、局地的な大雨の観測精度の向上を図るため、2012年から2013年にかけ観測機器を更新。観測データの距離方向の解像度を従来の500mから250mに向上させた。 

 高解像度降水ナウキャストでは、更新された気象ドップラーレーダーに加え、気象庁・国土交通省・地方自治体が保有する全国の雨量計のデータ、上空の風向風速を測定する同庁の「ウィンドプロファイラ」や気象観測器「ラジオゾンデ」の高層観測データ、国土交通省Xバンドレーダ「XRAIN」のデータを活用。降水域の内部を立体的に解析し、250m解像度の降水分布を30分先まで予測する。

（後略）

　250m解像度の降雨予測ですか。
　凄いものですね。

　さて、これを使って何か出来ないものでしょうか。
　GISソフトで、地形（傾斜角度、傾斜方向）に集水面積、地表状況から推定した浸透割合と降雨量の時間経過を掘り込んで、斜面の危険度分布の時空間分布を計算することは可能なように思われるので、それを使ったなにかができないかなあと思いますが、なにも浮かんできません。
　楽しそうなアイデアとしては、「国レベルの範囲で衛星写真とか合成開口レーダとかを使って地形と降雨量と土砂災害発生の有無を機械学習させて発生予測が可能かどうか、またパラメータの類似性からどのパラメータが土砂災害と関連するのかを調べてみたい」というのがありますが、だれかやってみてくれないでしょうか。

　お盆の時間のあるときに、なにか面白そうなことさがしてみようかなあ。

　それでは、今回はこのへんで。