成果概要
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社会的意思決定を支援する気象－社会結合系の制御理論[A-1] 「制御可能性」を導く新しい気象データの構築・解析と制御手法設計
2025年度までの進捗状況
1. 概要
背景：台風のような極端気象は大きなエネルギーを持つ複雑な現象です。目標8では十分小さな力で安全に、極端気象の未来を大きく動かす新しい理論の開拓が望まれます。
目的：人工的な小さな外力で台風をはじめとする極端気象の未来を大きく変えるために有用な秩序だった気象現象を発見し、それを利用する気象制御理論を打ち立てます。
手法：最新鋭のシミュレーション技術と衛星観測を統合し、過去の大量の台風の3次元的な構造を再現するデータセットを作成します。そのデータを気象学的な現象理解による手法（プロセス駆動型アプローチ）、およびそのような気象学的知識を必要としない機械学習手法（データ駆動型アプローチ）を組み合わせて解析（図1）します。
2. これまでの主な成果
① 台風のデータセットの作成に必要な技術基盤を整備し当面解析に必要なだけのデータの作成を完了しました。
② ［プロセス駆動型アプローチ］台風内部の積乱雲をもたらす小さな水蒸気の空間的揺らぎが、台風全体の強度発達をもたらしているという新しい秩序を発見しました（図2)。こうした現象の理解を深め、具体的かつ実現可能な制御介入手法の提案を目指しています。
③ ［データ駆動型アプローチ］研究開発項目A-2で考案されたEnsemble Kalman Control(EnKC)と制御工学で考案されたモデル予測積分制御 (Model Predictive Path Integral(MPPI)を融合した制御数理を新たに考案し、その理論的な有効性を示しました（図3）。
3. 今後の展開
これまでに、小さなスケールの水蒸気の揺らぎが台風全体の強度発達をもたらしていることを示し、台風制御につながり得る、秩序だった気象現象が存在することを明らかにしました。また、研究開発項目A-2とも協力し、シミュレーションにより良い制御入力を自動で探索する効率の良い手法を見出すことができました。これまでの結果を統合し、突き詰めることで、具体的に大気に介入する装置を想定したシミュレーション実験を行い、台風制御に有効な手法を確立することに今後注力していきます。