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저자정보
Nishiyama, Koji (Institute of Environmental Systems, Faculty of Engineering, Kyushu University) Endo, Shinichi (Faculty of Engineering, Kyushu University) Jinno, Kenji (Institute of Environmental Systems, faculty of Engineering, Kyushu University)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
발행연도
2005.1
수록면
9 - 18 (10page)

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In order to systematically and visually understand well-known but qualitative and rotatively complicated relationships between synoptic fields in the BAIU season and heavy rainfall events in Japan, these synoptic fields were classified using the Self-Organizing Map (SOM) algorithm. This algorithm can convert complex nonlinear features into simple two-dimensional relationships, and was followed by the application of the clustering techniques of the U-matrix and the K-means. It was assumed that the meteorological field patterns be simply expressed by the spatial distribution of wind components at the 850 hPa level and Precipitable Water (PW) in the southwestern area including Kyushu in Japan. Consequently, the synoptic fields could be divided into eight kinds of patterns (clusters). One of the clusters has the notable spatial feature represented by high PW accompanied by strong wind components known as Low-Level Jet (LLJ). The features of this cluster indicate a typical meteorological field pattern that frequently causes disastrous heavy rainfall in Kyushu in the rainy season. From these results, the SOM technique may be an effective tool for the classification of complicated non-linear synoptic fields.
#Self-Organizing Map #SOM) #Pattern recognition #Low Level Jet #Precipitable Water #Heavy rainfall

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