学会誌９月号届く

　昨日、（公社）日本気象学会の機関誌「天気」９月号が届きました。

　今回、私の調査ノート「ニューラルネットワークを用いた山形県内の気温および降雪量の予測実験」が掲載されています。実に７年振り・２報目の「ニューラルネットワーク論文」となりました。

　これまで「ニューラルネットワーク」を用いた気象モデルの研究を報告してきましたが、その全てにおいて入力値・出力値共に「観測値（を基にしたデータ）」を使用しておりました。このため局地予報への応用の観点から、入力値に「数値予報データ(GPV)」を用いた取り組みについての期待も頂いておりました。しかしながら、「ニューラルネットワーク」の技術的な課題に直面しており、なかなか「この壁」を超えることができませんでした。

　そもそも「ニューラルネットワーク」を構成する素子「人工ニューロン」は「０」と「１」のデジタル信号を扱います。実際には活性化関数に「シグモイド関数（連続関数）」を用いることで、「０から１の任意の実数」を取り扱うことができます。一方、現実問題として「気象パラメータ」の取り得る値は「０から１の任意の実数」の枠に留まりません。この両者の「折り合い」をどうつけるのが良いのか、これが長年の課題でした（実は今でも課題です）。

　この問題に対する「アイデア」を提示し、「実際に試してみた」のが今回の取り組みです。

　また、これまで「ニューラルネットワーク」は基本的な「３層構造」を使用してきましたが、今回は新たに中間層の多層化を施した「４層構造」も導入しました。さらに、重回帰分析を用いた場合との比較を行いました。

　近年の学会発表（オンラインポスター）の集大成として、ようやく「調査ノート」として投稿・掲載に至ることができました。なお、オンライン「天気」における一般公開は、半年後になるそうです。