1世紀以上もの間、気象学者たちは黒板や方程式、そして今ではスーパーコンピューターを使って嵐を追跡してきました。しかし、これほど進歩したにもかかわらず、彼らは依然として、一見単純な要素である水蒸気につまずいています。
湿度は、雷雨、鉄砲水、ハリケーンの目に見えない原動力です。通り雨のような霧雨と、人々が逃げ出すような夏の土砂降りの違いを生み出します。そしてこれまで、衛星は空が裂ける前に警告を発するために必要な詳細な湿度を捉えるのに苦労してきました。
ヴロツワフ環境生命科学大学（UPWr）のチームが、この状況を変える一助となるかもしれません。今月Satellite Navigation誌に掲載された論文で、研究者たちはディープラーニングによって、全地球航法衛星システム（GNSS）ベースのぼやけた大気のスナップショットを鮮明な湿度の3Dマップに変換し、地域の気象を形作る隠れた渦を明らかにする方法を説明しています。
その秘密とは？超解像度生成的敵対的ネットワーク（SRGAN）は、粒子の粗い写真を鮮明に見せることで知られるAIの一種です。研究者たちは、著名人や風景ではなく、世界の気象データでネットワークをトレーニングし、NVIDIA GPUを活用しました。その結果、航法衛星からの低解像度の測定値が、誤差がはるかに少ない高解像度の湿度マップに「アップスケール」されました。
ポーランドでは、この手法によって誤差が62%削減されました。カリフォルニアでは、雨天時に予報が滑りやすくなる可能性が最も高い場合でも、誤差が52%削減されました。水彩画のように細部をぼかしていた従来の方法と比較して、このAIは地上の機器が観測したものと実際に一致する鮮明な勾配を生成しました。
また、天気予報は正確さだけでなく信頼性も重要であるため、研究チームは工夫を凝らしました。それが説明可能なAIです。Grad-CAMやSHAPなどの可視化ツールを用いて、モデルが意思決定を行う際に「どこを見ている」のかを実証しました。 AIの視線は、ポーランドの西側の国境やカリフォルニアの沿岸山脈など、嵐が発生しやすい地域に向けられ、安心感を与えた。まさにこれらの地域では、気象が悪化する可能性があることが予報官たちも知っている。
「高解像度で信頼性の高い湿度データは、人々の生活を混乱させるような天候を予報する上で欠けている要素です」と、筆頭著者でUPWrの助教授であるサイード・ハジ＝アガジャニー氏は述べた。「私たちのアプローチは、GNSSトモグラフィーを精度向上させるだけでなく、モデルがどのように判断を下すのかを示します。この透明性は、AIが気象予報に参入する際に信頼を築く上で非常に重要です。」
その影響は計り知れない。これらのより鮮明な湿度フィールドを物理ベースまたはAI駆動型の気象モデルに入力すれば、突然の豪雨や鉄砲水などを実際に襲う前に捉える予報が得られる。数分で危険な空模様になる地域に住むコミュニティは、重要なリードタイムを得ることができるかもしれない。
そして、すべてはあまりにもしばしば無視されがちな要素にかかっている。雷でも稲妻でもない。湿度なのだ。参照: DOI: 10.1186/s43020-025-00177-6
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