AI技術が洪水を早期予測

米国では気候変動により突発的な洪水が頻発しており、従来の気象観測網では警戒開始が間に合わないケースが課題となっていた。これに対応するため国立気象局（NWS）は、カリフォルニア大学サンディエゴ校とNASAの連携により、衛星測位データと人工知能を組み合わせた新警報システムTACLSの実用化を推進している。 TACLSはGNSS（全地球測位システム）の電波遅延を利用し、大気中の水蒸気量をリアルタイムで計測する。この降水可能水分量データを、長期学習させたLSTM型機械学習モデルで解析することで、既存の気象予測モデルよりも早期に洪水発生の兆候を検出する。雨量計の少ない地域やレーダーの死角でも有効であり、複数地点で同様のデータパターンを検出するフィルタリング機能により誤警報を抑制する設計だ。 現在はカリフォルニア州の気象予報所で実証運用中であり、10月下旬までに全NWS観測所へ展開される。同システムは予報士の意思決定を支援するツールとして位置づけられ、洪水警報の発令タイムラグを短縮し、住民の避難準備時間を確保することを目的とする。開発チームは今後、システムを高精細化し、米国西部以外も含む世界各地へ展開する方針だ。専門家は早期警報体制の高度化が、増加が懸念される突発的な水害による被害軽減に寄与すると評価している。