人工ニューラルネットワークを用いた短期降水予測の実験

正確でタイムリー、かつ場所特有の降水予測は、小流域における河川流量や急激な洪水の正確な予測にとって重要です。しかし、現在利用可能な数値天気予測モデルは、このタスクに適した精度や解像度での予測を一般的に提供していません。多くの著者が、小規模かつ短期間の降水予測に対してさまざまなアプローチを研究してきました。本論文では、人工ニューラルネットワークに基づいたシンプルな降水予測モデルを説明します。このモデルは、ラジオゾンデに基づく700hPaの風向きと、雨量計ネットワークからの前の降水データを使用して、対象地点の短期（0〜6時間）降水予測を生成します。モデルの性能は、ペンシルベニア州東部の雨量計に対して示されています。