気象基盤モデルとヒートマップ回帰による熱帯低気圧発生位置予測

台風の「いつ、どこで発生するか」を高精度に予測することは、数日を超えるリードタイムでの防災情報の提供に役立つ。環境場のみから熱帯低気圧の発生位置を予測する従来研究では、現時刻の環境場を入力としているため、48時間先のような長いリードタイムでは予測精度の低下が著しい。本研究では、気象基盤モデルFourCastNetで予測した予測対象時刻の環境場を入力とし、UNetにより熱帯低気圧の発生位置をヒートマップとして予測する手法を提案する。また、発生位置ヒートマップはほとんどの画素が非発生となる極端な不均衡データであるため、画素単位の不均衡に対応するBalanced Continuous Focal Lossと、分布全体の形状を考慮して位置ずれを抑えるJS divergenceを組み合わせた損失関数を用いて学習を行う。実験の結果、提案手法はL2 LossやFocal Lossと比較してPrecision、Recall、F1スコアが向上し、長いリードタイムにおける性能低下を抑えられることを示した。