〔短報〕：（台風；機械学習)深層学習を用いた台風強度推定に対する台風の特徴の影響

加

瀨

紘

熙 ・筆

保

弘 徳 ・北本 朝

Danlan Chen ・吉

田

龍

見

二 ・竹

展

哲 也

１．はじめにした方法である．基本的な概念として，衛星画像の解

機械学習は，人間が行っている学習能力と同様の機

析から得られた熱帯低気圧の強度を表す指数として能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のこT 数を定義している．この T 数を調整し，CI 数を決とである．特にニューラルネットワークを多階層構造めることで，台風中心気圧などの強度を推定しているにして，より複雑な関係性を表現出来る様にした学習（気象庁予報部 1990）．台風監視業務としての台風のを Deep Learning（深層学習）と呼ぶ．近年，計算機

強度推定は，地上観測点から十分に離れた海上に台風技術の飛躍的な発展に伴い，深層学習の課題とされてがある時は，予報官が衛星雲画像から目視で行うドボ

きた学習時間と計算コストが改善され，これまで以上

ラック法に頼らざるを得ない（近年では衛星マイクロに深層学習を用いた研究が盛んになった．そして気象波が利用可能であるほか，場合によっては航空機観測学分野でも，深層学習を用いた研究が行われるようにが加わることもある）．

なった（Liu et al.2016；M askeyet al.2016；Onishi

そこで，深層学習を用いれば，過去の多量の衛星雲

and Sugiyama 2017；Ebert‑Uphoff et al. 2017；

画像データとその時の強度推定結果を学習することでHong et al.2017；Kim et al.2017a,b；Matsuoka et

衛星雲画像からより客観的に台風強度の推定が行える

al. 2017；Gorricha and Costa 2013；Oʼ
Connor et al.

と考えられる．M askey et al.（2016）は，衛星雲画

2017；Seo et al. 2017；Vandal and Ganguly 2017；

像から深層学習による台風の強度分類の推定を行い機Pradhan et al. 2018)．

械学習の有用性を示した．Matsuoka et al.（2017）

一方，気象庁は，海上における台風の位置・強度推は，数値シミュレーション結果ではあるが，衛星雲画

定 を，主 に ド ボ ラック 法（Dvorak 1984）を 用 い て像に対応する上向き長波放射量から熱帯低気圧の強度行っている．ドボラック法とは，Dvorak が衛星雲画別のクラスを深層学習を用いて検出している．

像から得られた台風の雲パターンと強度を統計的に関

しかし，これまでの深層学習による台風の研究は，連付け，雲パターンにより強度を推定するために確立

機械学習のアルゴリズム開発や精度向上を目的としたものであり，気象学的な視点から台風の特徴と強度推

横浜国立大学大学院．

定の精度を論じた研究は皆無である．そこで本研究(連絡責任著者）横浜国立大学大学院．

は，深層学習を用いた台風強度推定モデルを独自に開

fude＠ynu.ac.jp
国立情報学研究所．

発し，特徴別に台風を分類して検証をすることで，台風の特徴によって台風強度推定モデルの精度がどう変

M cGill University．
CIRES，NOAA ESRL/理化学研究所計算科学研究センター．

2019年１月

ルゴリズム評価ではないため，学習モデルの比較は行わない．深層学習を用いて作成した強度推定モデル

京都大学防災研究所．

Ⓒ 2019 日本気象学会

わるかを調べる．なお，本研究の目的が機械学習のア―2018年６月21日受領―が，どのような特徴を持つ台風の時に精度良く強度推―2018年11月６日受理―定ができるのか，逆に強度推定が難しいかを統計的に
調べる．
51

52

深層学習を用いた台風強度推定に対する台風の特徴の影響

２．手法

閲覧）を使用し，スカラーやベクトルなどのテンソル

2.1 深層学習モデル

計算を操作するためのテンソル操作ライブラリ（デー本研究は，深層学習を用いた台風強度推定モデルを

タ 処 理）に は Tensorflow（ https://www.tensor

作成した．気象学の数値シミュレーション研究で用い

flow.org, 2018.11.6閲覧）を使用した．

られる「モデル」とは少し意味が異なるが，機械学習

本研究で構築するネットワークの構造は，以下の通の分野では広く用いられていることから，本研究でもりである．まず224×224のサイズに縮小した画像を畳学習で得られた処理系をモデルと呼ぶことにする．

み 込 み ニューラ ル ネット ワーク（VGG‑16）に 入 力

深層学習のモデルは順伝播型と再帰型に大別するこ

し，画像特徴量を4096次元ベクトルに変換する．このとができる．これらを台風強度推定に適用する場合，方法で12時間分１セットの画像から時系列ベクトルを順伝播型は個々の時刻の画像を独立して学習するが，計 算 し た 結 果 を，300ニューロ ン の Long Short‑

再帰型は時系列データとして過去のデータも参照しな

Term M emory（LSTM ）に入力し，その出力としてがら学習することを意味する．気象庁が用いているド中心気圧を予測する．LSTM は，長期的な時間方向

ボラック法は，推定時刻のみの衛星雲画像から台風強の依存関係を学習することのできるニューラルネット

度を推定しているわけではなく，推定時刻の衛星画像ワークの一種である．本研究では，学習データセットとその数時間前までの時間変化を考慮している（気象全てを1000epoch（１つの学習データを何回繰り返し

庁予報部 1990）．そこで本研究では，ドボラック法にて学習させるかを示す数値の単位）学習させている．

ならって再帰型をベースにした台風強度推定モデルを作成した．

2.2 学習・検証データ
本研究で対象とする台風は，BT に基づく1987年〜

本研究で開発した再帰型のモデルは，１時間ごとの2016年に発生した台風を対象とした．使用するデータ

衛星雲画像を用いて，時間的に連続した12枚（12時間は，北本（2000）が収集しアーカイブした静止気象衛分）の衛星雲画像を１セットとして学習するモデルと星の赤外画像を元に作成された台風画像と，BT の中する．例えば，01UTC〜12UTC を学習する場合，こ心気圧である．台風画像は，領域2600km 四方を用の期間の１時間ごとの衛星雲画像と気象庁ベストト

い，平均解像度は約5.1km である．地球の曲面につラック（以後 BT と記す）で得られた中心気圧を与いては，ランベルト正積方位図法を用いることによりえて学習させる．２セット目は02UTC〜13UTC であ補正している．

り，これを台風発生時刻から台風消滅時刻まで繰り返

全データを学習データと検証データに分割する際にす．そして，作成された強度推定モデルを用いて強度

は，学習データと検証データの分離を確実なものとす推定を行うときは，01UTC〜11UTC の画像と中心気るため，画像ごとではなく台風ごとに分割を行った．

圧を読み込み，12UTC の画像から中心気圧を推定す

こ の 場 合，個々の 台 風 事 例 に 含 ま れ る 約60〜400のる．BT は６時間間隔（日本接近時は１時間間隔の場

データは，一体的に学習データまたは検証データに属合もある．）であり，その間の気圧データは１時間間することになる．また，衛星雲画像には，気象衛星の隔で学習をさせるために作成しなければならない．線

保守に伴う休止や太陽回避などによるノイズが混入す

形補間をすると，予測する時間のデータが学習情報にる場合にデータの欠損が生じる．台風強度推定モデル

入ってしまうため適さない．本研究では，BT にあるの学習時に，１つの台風の発生から消滅までの間に１直近の気圧データを次の BT データがある時間まで

時間でもデータが欠損している場合，学習に差が生じ続いていると仮定して，１時間ごとの気圧データを作る．本研究の目的である精度比較を公平に行えなくな成している．ちなみに，BT を線形補間することで１るため，データが全て揃っている台風事例のみを学

時間ごとの気圧データを作成し，それを用いて解析も習・検証対象とした．学習データは1987年から2011年行ったが，本稿で示す結果と同様の結果を得ている．

の170事例（32294データ）の台風，検証データは2012

本研究の深層学習では，あらかじめ必要なプログラ

年 か ら2016年 の106事 例（21501データ）の 台 風 と しムを組み合わせて作成されたソフトウェアの一群であた．全 データ の 約60％が 学 習 データ，約40％が 検 証るオープンソースニューラルネットワークライブラリ

データとなる．

（フ レーム ワーク）に Keras（https://github.com/

台風特徴別の検証は，台風の特徴別で分けたグルー

keras‑team/keras/graphs/contributors, 2018.11.6

プごとに，強度推定モデルによる強度推定の精度検証

52〝天気" 66．1．

深層学習を用いた台風強度推定に対する台風の特徴の影響

53を行う．本研究での精度が高いという判定は，推定しBT の頻度分布の特徴は，1010hPa 台と1000hPa 台

た台風中心気圧が BT に近いことを意味する．台風で同程度で頻度が高く，990hPa 台以下では気圧が低の特徴は，台風発生の季節，台風のライフタイムで最

くなるにつれて頻度は低下している．一方，強度推定

も強度が大きくなる時間（成熟期）での強度別，急速モデルの推定値は，1000hPa 台で頻度が最も高くな発達（Rapid intensification；RI）を経験・未経験のり，1010hPa 台は980hPa 台の頻度と同程度まで低台風，台風発生時と成熟期のサイズ，台風の経路別，

くなっている．1010hPa 台の頻度は，BT に対 し て

台風発生環境場パターン別である．台風発生時とは，

推 定 値 は 約50％も 減 少 し て い る．一 方，980‑1000

気象庁が発表した台風発生時であり，トロピカルス

hPa 台で BT より推定値が10％程度増加している．

トーム（TS，低気圧域内の10分間平均最大風速がおつまり，BT で中心気圧の高い台風については，強度

よそ17m s 以上）の強度に達した時間を指す．

を過大評価（気圧を低く推定）する傾向がみられる．

本研究は，比較する両グループに有意な差があるの

一方，910hPa 台以下の強度が強い台風は，データ数かを調べることを目的に，統計的検定を行っている．

が少ないが，BT の435回に対して強度推定モデルの検定にあたっては T 検定を用いて，95％有意の範囲

推定値は38回となっており約90％減少している．強度で判定している．

推定モデルは，中心気圧が低い（台風強度が強い）台
風には過小評価（気圧を高く推定）する傾向がみられ

３．結果

る．

3.1 学習の検証

第２図は，緯度経度５°四方の海域や陸域別で区分

本研究で開発した強度推定モデルが適切に学習でき

けした，RMSE を示している．台風が最も発達しやているかを判断するために，学習経過を検証した．学すいフィリピン東部の海域で RM SE は大きくなって習経過の検証手法として，損失関数が学習回数とともいる．特に，強度推定モデルは BT の中心気圧よりにどのように推移するのかを確認する手法がよく用いも気圧を高く推定する過小評価傾向であった（図省られている．損失関数の場合，学習回数が進むにつれ略)．

て減少していれば，その学習は正しく進んでいると判

3.2 台風事例別の検証断できる．本研究の学習では，損失関数が減少してい本研究では，台風事例ごとに強度推定モデルの検証ること（はじめ0.3程度であった損失関数の値は，開を行っている．第３図は，台風事例ごとの BT と強始直後から200epoch の間に約0.2減少し，そ の 後 は度推定モデルにより推定された中心気圧の時系列であ0.1付近の値に落ち着く）
を確認し，過学習などが起きずに学習が順調に進んでいた（図省略）．
BT の中心気圧と強度推定モデルが推定した中心気
圧 の 全 検 証 データ セット（21501データ）に 対 す る
RMSE は9.87hPa で あった．それぞれの台風事例別（106事 例）に RM SE を とる と，11.86 hPa で あった．
第１図は，検証に用いたBT 中 心 気 圧 の 全 データと，強度推定モデルによる
中心気圧推定値の発生頻度の ヒ ス ト グ ラ ム で あ る．
2019年１月

第１図検証で扱った台風事例の気象庁ベストトラック（黒棒）と台風強度推定
モデルによる中心気圧（白棒）のヒストグラム．
53

54

深層学習を用いた台風強度推定に対する台風の特徴の影響

かった台風と小さかった台風の４事例を示している．
あまり発達しなかった台風では，2013年台風６号（以後 T1306と記す）のように精度高く推定されている事例もあれば（RM SE4.87hPa），T1402のように推定できていない（19.44hPa）事例もある．よく発達した台風でも，T1324のように精度高く推定されている事例もあれば（6.83hPa)，T1323のように推定できていない（25.57hPa）事例もある．
今回の検証期間で，事例別でみた RMSE の値が最第２図

台風強度推定モデルによる５°四方の領域ごとの RM SE．黒が８ hPa 以上，灰色が４ hPa 以上の領域を示す．

も大きかった台風事例は T1601であり，30.83hPa であった．一方，最も精度高く推定していた台風事例は
T1305で，2.61hPa で あった．以 上 の よ う に，台 風
事例でみた場合，推定精度が高い事例もあれば，推定精度が低い事例もある．台風事例ごとの精度は，その台風の特徴に関係していると推察される．
本研究は検証対象の106
事例の台風を特徴別に分けて，強度推定の精度を調べた．第４図の１‑５月と６‑
８月と９‑12月は，発生月
別台風を示しており，発生
月をそれぞれの月で発生した 台 風 で 分 類 し て い る．
６‑８ 月（41事 例 で8214
データ）に発生したものは（ RM SE8.61 hPa）， 他（１‑５ 月 は14事 例 で2826
データ，９‑12月 は51事 例で 9888デ ー タ ） よ り も
RM SE が小さい．つまり，夏季に発生する台風は，本研究で作成した台風強度推定モデルによる推定精度は第３図(a）2013年 台 風 ６ 号（T1306)，(b）2014年 台 風 ２ 号（T1402），(c）2013年台風24号（T1324)，(d）2013年台風23号（T1323）の気 象 庁 ベ
ストトラックと台風強度推定モデルで推定された気圧時系列．実線はベストトラックの中心気圧，点線は推定した中心気圧．

高い傾向が見られた．６‑
８月とその他のグループで検定した結果，95％範囲で有意な差が確認された．
第４図のカテゴリー４かる．成熟期の中心気圧で比べてよく発達した台風とあら１と TS ランクは，成熟期の最大強度の分類を示し

まり発達しなかった台風のうち，さらに BT と強度ている．強度には，Saffir‑Simpson スケール（Simp-

推定モデル推定値の中心気圧の事例別 RMSE が大き

son 1974）を用いて分類しており，カテゴリー４は低54〝天気" 66．1．

深層学習を用いた台風強度推定に対する台風の特徴の影響

55

気圧域内の10分間平均最大
風 速 が お よ そ 59〜 69
m s ，カ テ ゴ リー３ は お
よ そ50〜58m s ，カ テ ゴ
リー２ は お よ そ43〜 49
m s ，カ テ ゴ リー１ は お
よ そ33〜42m s で あ る．
検証した台風のうち，カテゴリー４の台風は７事例で1785データ，カテゴリー３
は19事例で5427データ，カテゴリー２は15事例で3705
データ，カテゴリー１は15
事 例 で2958データ，TS は47事例で7053データであった．カテゴリー４から TSまで強度が小さくなるのに
つ れ て，RMSE が 小 さ く
な る と い う こ と が わ かった．つまり，最大強度の強い（弱い）台風ほど推定精第４図

台風強度推定強度推定モデルにおける台風の特徴別で分けた絶対誤差の箱ひげ図（ただし，四分位範囲のみ)．台風発生の季節で１‑５月，６‑
８月，９‑12月，成熟期における台風強度でスケールによるカテゴリー
４，カテゴリー３，カテゴリー２，カテゴリー１，TS ランク，急速発達の経験と未経験，成熟期の台風サイズでサイズが150海里よりも大き
い台風と小さい台風，台風の上陸国別で日本上陸，中国上陸，ベトナム
上陸，台風発生環境場パターン別で SL，CR，GY，EW ，PTC．

度は低い（高い)．
RI 経験の有無で比較した結果が，第４図の RI 経験と RI 未経験である．過有意な差があり，大きい台風ほど推定精度が低くなる

去の研究（Fudeyasu et al. 2018）にならい，RI 経験傾向にある．

台風は24時間で30ノット（１ノット＝0.5144m s ）台風の経路別で分類するために，その台風がどの国以上の発達をした台風と定義して分類したところ，に上陸したかを指標にした．過去の研究（Fudeyasu

RI 経験台風は35事例で8547データ，未経験は71事例

et al. 2014）の定義を用いて，日本，中国，ベトナム

で12381データ で あった．そ し て，RI 経 験 台 風 のの上陸台風に分類した．日本上陸の台風は16事例でRMSE（11.70hPa）が RI 経 験 の 無 い 台 風（8.484083データ，中国は29事例で5313データ，ベトナムはhPa）よりも大きくなりやすいことが分かった．２つ

18事例で2580データであった．その結果（第４図の日のグループで検定した結果，95％範囲で有意な差が確

本，中国，ベトナム上陸），ベトナムに上陸する台風

認された．

の RM SE は小さく（6.83hPa），一方で日本に 上 陸

台風のサイズで分類するために，台風の横方向のサする台風（11.00hPa）は約２倍も大きくなることがイズとして風速30ノットの半径を指標として，台風発わかった．つまり，ベトナムに上陸する台風は推定精生時と成熟期の30ノット長軸半径で，150海里（１海度が高く，日本に上陸する台風の中心気圧は推定精度

里＝1.852km）より大きいか小さいかで分類した．

が低い傾向にあった．

その結果，台風発生時のサイズの違う台風の RMSE

最後に，台風発生環境場パターンで台風を分類しは，有意な差が見られなかった（図略)．しかし成熟た．Ritchie and Holland（1999）によると，台風の期には，サイズが大きい台風（73事例で15882データ）

発生環境場は対流圏下層の大規模な風パターンより，の方では，小さい台風（33事例で5046データ）と比べ

以下の５パターンに分けられるとしている．シアライて RM SE が有意な差を持って大きくなった（第４図

ンパターン（SL)，東西風合流域パターン（CR)，モのサイズ大とサイズ小)．つまり，推定精度は，台風

ン スーン ジャイ ア パ ターン（GY)，偏 東 風 波 動 パ

発生時のサイズでの差はないが，成熟期のサイズにはターン（EW )，既 存 の 台 風 の 南 東 側 で 発 生 す る パ

2019年１月55

56

深層学習を用いた台風強度推定に対する台風の特徴の影響

ターン（PTC）で あ る．Yoshida and Ishikawa

セット（過去の経験）を基に作成されるため，学習（2013）の発生環境場分類手法により，本研究で検証

データに含まれている特徴別の台風事例数に依存する対象とした台風を客観的に発生環境場で分類したとこ（Yan et al. 2015）．つまり，学習データの中で推定対ろ，SL は38事 例 で8085データ，CR は24事 例 で4044

象の台風と類似した台風の事例数が少ない場合は，精データ，GY は4事 例 で660データ，EW は19事 例 で度が低くなると考えられる．
（結果６）では，RI を経

4107データ，PTC は７事例 で1737データ と なった．

験した台風は RI 未経験の台風よりも推定精度が低い

そ れ ぞ れ の 絶 対 誤 差 の 中 央 値 を み る と（第 ４ 図 のが，RI を経験した台風は RI 未経験の台風よりも事例

SL，CR，GY，EW ，PTC)，SL と GY で 発 生 し た

数が半分程度となっているという偏りが原因だと考え

台風は他の環境場と比べて大きくなることがわかっられる．

た．一方，CR と EW と PTC で発生した台風は他の種類と比べて小さくなることがわかった．

一方，（結果５）強度が強い台風ほど RMSE が大きくなる点は，学習に用いる BT の精度が原因となる可能性がある．木場ほか（1990）によると，弱い強４．考察とまとめ度の時と比べて，強い強度の時では不確実性が大き

本研究は，台風を中心とした衛星雲画像と BT の

く，30hPa 以上の誤差がある場合も指摘している．

中心気圧を学習データとして深層学習を用いた台風強つまり（結果５）のように，台風強度が強いほど誤差度推定モデルを作成し，台風の特徴と台風強度推定のが大きい BT と比較することにより，結果として推精度を調べた．作成した台風強度推定モデルは，さか

定精度が低くなることも考えられる．それに伴い，のぼる時間を11時間とする再帰型をベースとした．精（結果２）のように台風強度が強くなるフィリピン東度検証をした結果は以下である．

部の海域では，精度が低くなることも考察できる．さらに，日本に上陸した台風は，中国やベトナムに上陸（結果１）中心気圧が高く強度が弱い時と，中心気圧した台風よりも成熟期の強度が強い台風が多い（結果が低く強度が強い時で，それぞれ過大評価と過小８）ことも考察できる．BT の不確実性については，評価する傾向がある．

もともと海上の台風の強度は比較・検証をするデータ（結果２）フィリピン東部の海域で推定精度は低くな
る．
（結果３）台風事例別でみると，検証対象の台風の中で は RM SE は 最 大30.83hPa（T 1601），最 小
2.61hPa（T1305）である．

が 少 な い こ と が 原 因 で あ り，そ の た め Ito et al.
（2018）の航空機による台風強度の直接観測は，本研
究のような深層学習にとっても期待が高い．
以上のように台風強度推定の推定精度は，学習デー
タの偏りと，強い台風における BT の不確実性で考（結果４）春や秋冬に発生する台風に比べて，夏に発察したが，(結果１)（結果４)（結果７)（結果９）の生する台風の推定精度は高い傾向にある．

ようにそれだけでは説明がつかない結果もある．以上（結果５）成熟期での最大台風強度別で比べると，弱の結果の原因解明は今後の研究の課題とするが，画像

い台風の方が推定精度は高い傾向にある．

認識の観点から学習を反復するうちに得られた特徴抽（結果６）RI 経験のある台風は，未経験の台風に比べ出部分を解析するなどで，どの領域の雲域（または非て推定精度は低い傾向にある．
（結果７）台風発生時のサイズ別の推定精度で差はな

雲域）でその気圧を予測したか，予測に対する物理的な解明まで進めたい．

いが，成熟期ではサイズが大きい台風が小さい台
風よりも推定精度は低い傾向にある．

謝辞（結果８）ベトナムに上陸する台風の推定精度は高く，本研究は，京都大学防災研究所の山崎聖太様，気象日本に上陸する台風の推定精度は低い傾向にあ

予報士の清原康友様，海洋研究開発機構の松岡大祐

る．

様，横浜国立大学の金崎拓郎様，琉球大学の伊藤耕介（結果９）SL と GY のパターンで発生した台風の推博士ならびに琉球大学の学生の皆さま，気象研究所の定精度は低く，CR と EW と PTC パターンで発小山

生した台風は推定精度が高い傾向にある．

感謝申し上げます．京都大学防災研究所共同研究29

深層学習を用いた台風強度推定モデルは，データ
56

亮博士からは大変有益なご助言を頂きました．

K‑04，29G‑05，日 本 学 術 振 興 会 科 学 研 究 費 助17〝天気" 66．1．

深層学習を用いた台風強度推定に対する台風の特徴の影響

H02956の支援も受けて実施されました．

57

木場博之，萩原武士，小佐野慎悟，明石修平，1990：台風の CI 数と中心気圧及び最大風速の関係．気象庁研究時

参

考

文

献

Dvorak,V.F., 1984:Tropical cyclone intensity analysis
using satellite data. NOAA Tech. Rep. NESDIS 11,
47pp.
Ebert‑Uphoff, I., D. R. Thompson, I. Demir, Y. R. Gel,
M . C. Hill, A. Karpatne, M . Guereque, V. Kumar, E.
Cabral‑Cano and P. Smyth, 2017:A vision for thedevelopment of benchmarks to bridge geoscience anddata science. Proc. 7th Int. Workshop Climate Inf.:
CI2017(V. Lyubchich et al., ed.)，49‑52.
Fudeyasu, H., S. Hirose, H. Yoshioka, R. Kumazawa
and S. Yamasaki, 2014:A global view of the landfall
characteristics of tropical cyclones. Trop. Cyclone
Res. Rev., 3, 178‑192.

報，42，59‑67．
Liu,Y.,E.Racah,Prabhat,J.Correa,A.Khosrowshahi,
D. Lavers, K. Kunkel, M . Wehner and W. Collins,
2016:Application of deep convolutional neural networks for detecting extreme weather in climate
datasets.Proc. 3rd Int.Conf.Adv.Big Data Anal.,81‑
88.
M askey, M ., R. Ramachandran, R. Pradhan and J. J.
Miller, 2016:Deep learning‑powered insight fromdark resources. https://ntrs.nasa.gov/archive/nasa/
casi.ntrs.nasa.gov/20160014829.pdf（2018.11.6閲 覧)．
M atsuoka,D.,M.Nakano,D.Sugiyama and S.Uchida,
2017:Detecting precursors of tropical cyclone using

Fudeyasu,H.,K.Ito and Y.Miyamoto, 2018:Character-deep neural networks. Proc. 7th Int. Workshop Climate Inf.:CI2017(V. Lyubchich et al., ed.)，73‑76.

istics of tropical cyclone rapid intensification over
the Western North Pacific. J. Climate, 31, 8917‑8930.

Oʼ
Connor, A., R. Bell, B. Kirtman and J.Gorman, 2017:
Long‑range forecasting using compass machine learn-

Gorricha, J. and A. C. Costa, 2013:A framework foring. Proc. 7th Int. Workshop Climate Inf.:CI2017(V.
Lyubchich et al., ed.)，57‑60.

exploratory analysis of extreme weather events using
geostatistical procedures and 3D self‑organizing
maps. Int. J. Adv. Intel. Syst., 6, 16‑26.
Hong, S., S. Kim, M . Joh and S. Song, 2017:
GLOBENET:Convolutional neural networks for
typhoon eye tracking from remote sensing imagery.
Proc. 7th Int. Workshop Climate Inf.:CI2017 (V.
Lyubchich et al., ed.)，69‑72.

Onishi, R. and D. Sugiyama, 2017:Deep convolutional
neural network for cloud coverage estimation fromsnapshot camera images. SOLA, 13, 235‑239.
Pradhan, R., R. S. Aygun, M . M askey, R. Ramachandran and D. J. Cecil, 2018:Tropical cyclone intensity
estimation using a deep convolutional neural network. IEEE Trans. Image Process., 27, 692‑702.

Ito, K., H. Yamada, M . Yamaguchi, T. Nakazawa, N.

Ritchie, E. A. and G. J. Holland, 1999:Large‑scale

Nagahama, K. Shimizu, T. Ohigashi,T.Shinoda and
K. Tsuboki, 2017:Analysis and forecast using drop-

patterns associated with tropical cyclogenesis in thewestern Pacific. M on. Wea. Rev., 127, 2027‑2043.

sonde data from the inner‑core region of tropical
cyclone Lan (2017) obtained during the first aircraft

Seo, S., A. M ohegh and G. B. Y. Liu, 2017:Graphmissions of T‑PARC II. SOLA, 14, 105‑110.

convolutional autoencoder with recurrent neural networks for spatiotemporal forecasting. Proc. 7th Int.

Kim,S.K.,S.Ames,J.Lee,C.Zhang,A.C.Wilson and
D. Williams, 2017a:M assive scale deep learning forWorkshop Climate Inf.:CI2017 (V. Lyubchich et al.,ed.)，85‑88.

detecting extreme climate events. Proc. 7th Int.
Workshop Climate Inf.:CI2017 (V. Lyubchich et al.,

Simpson, R. H., 1974:The hurricane disaster potential
scale, Weatherwise, 27, 169‑186.

ed.)，17‑20.

Vandal, T. and A. R. Ganguly, 2017:Uncertainty

Kim, S., S.Hong,M .Joh and S.‑K.Song, 2017b:DEEPRAIN:ConvLSTM network for precipitation prediction using multichannel radar data. Proc. 7th Int.
Workshop Climate Inf.:CI2017 (V. Lyubchich et al.,ed.)，89‑92.
気象庁予報部，1990：予報作業指針：台風予報，気象庁，150pp．
北本朝展，2000：台風画像コレクションの構築および台風
解析への応用．NII J., 1，7‑22．

2019年１月

quantification for statistical downscaling using
Bayesian deep learning. Proc. 7th Int. Workshop
Climate Inf.:CI2017(V.Lyubchich et al.,ed.)，29‑32.
Yan, Y., M . Chen, M .‑L. Shyu and S.‑C. Chen, 2015:
Deep learning for imbalanced multimedia data classification. Proc. 2015 IEEE Int. Symp. M ultimed., 483‑
488.
Yoshida, R. and H. Ishikawa, 2013:Environmental factors contributing to tropical cyclone genesis over thewestern north Pacific. M on. Wea.Rev., 141, 451‑467.
57

58

深層学習を用いた台風強度推定に対する台風の特徴の影響

Impacts of Typhoon Characteristics on Typhoon
Intensity Estimation Using Deep Learning
Koki KASE ・Hironori FUDEYASU ・Asanobu KITAMOTO
Danlan CHEN ・Ryuji YOSHIDA ・Tetsuya TAKEMI
Graduate School of Education, Yokohama National University.
(Corresponding author) Graduate School of Education, Yokohama National University. 79 ‑2
Tokiwadai, Hodogaya‑ku, Yokohama, 240‑8501, Japan.
National Institute of Informatics.
McGill University.
CIRES, NOAA ESRL / RIKEN Center for Computational Science.
Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University.
(Received 21 June 2018;Accepted 6 November 2018)58〝天気" 66．1．