都市部の高温化が進み熱中症リスクが深刻化する中,熱中症警戒アラートの基盤となる数値予報モデル(MSM)は約5kmの空間解像度であり,都市の細かな熱環境変動を十分に捉えられていない.本研究では,独自に設置した観測点において熱環境を規定するすべての気象因子(気温,湿度,風速,短波放射,長波放射)の実測を行い,MSMの出力値と比較した上で統計的ダウンスケーリングを適用し,その補正精度を評価した.補正の結果,湿度を除くすべての因子でRMSEが改善した.さらに,補正後の気象データを用いてUTCIを算出した結果,気温補正の有無が算出結果に大きな影響を与えることが明らかになった.また,MSMは暑さを過小評価する傾向にあったが,補正によってその偏差は改善された.
SASAKI et al. (Thu,) studied this question.