線状降水帯
またGPMやひまわり9号といった気象観測衛星から得られる水蒸気データも利用する。Metop-CやAquaに搭載されている「ハイパースペクトル赤外サウンダ」のデータを大気鉛直の水蒸気分布の把握に利用できないか検討する。航空機からのゾンデ投下も実施する。マイクロ波散乱計から得られる海上風データは数値モデルに取り込む。
また、得られた観測データと富岳による大規模シミュレーション実験を通して局地モデル(LFM)の計算式を改善させる。具体的には雲物理過程の改良と積雲対流スキームの改良および高解像度化を実施する。現状でもMSMやLFMである程度線状降水帯が発生するかどうか診断することができるが実際にどの場所で発生しどのぐらい停滞するか予測することは困難である。
加えて人工知能や機械学習を利用した「発生確率、統合ガイダンス」の開発も行い、数値予報の高度化に繋げる。またデータの偏りがなく高精度な初期値の作成と同化も予測の改善に繋がるため、手法を開発している。
2023年8月には2029年の運用開始が目指されているひまわり10号について既存の観測機能に加え大気の立体的な構造の観測が可能な赤外サウンダを導入し線状降水帯を含む気象現象の予測精度の向上を図ることが提言された。