理学研究科物理学専攻の高田和篤さん、大串光生さんが学会発表を行いました

本学大学院　理学研究科物理学専攻の高田和篤さん、大串光生さんが2026年10月26日から京都テルサで行われた2026年度日本気象学会秋季大会に参加しました。博士前期課程2年次生の高田さんはポスター発表に登壇し多くの聴講者を前に発表を行いました。博士前期課程1年次生の大串さんは口頭発表に登壇し、聴衆からの質問に堂々と回答していました。
両名とも本学大学院の研究支援制度により参加費の支援を受けました（※１）。

概要

名称　2026年度日本気象学会秋季大会

場所　京都テルサ

期間　2026年10月26日～2026年10月30日

[P246] 転移学習を用いた火星基本気象要素の時系列予測

京都産業大学大学院理学研究科の髙田和篤さんが、「転移学習を用いた火星基本気象要素の時系列予測」と題した研究発表を行いました。
本研究では、将来の火星有人探査に向けて重要となる火星気象予測技術の高度化を目指し、地球の気象データを活用した機械学習モデルの開発に取り組みました。火星では観測データが限られているため、京都市のアメダス観測データで事前学習したモデルに、火星探査機InSightの観測データを追加学習させる転移学習手法を適用しました。解析には深層学習モデルの一種であるGRUを用い、火星データのみで学習したモデルと比較した結果、転移学習を用いたモデルの有効性が示されました。
研究成果は、地球と火星に共通する気圧変動の物理過程の存在を示唆するとともに、限られた観測データから高精度な火星気象予測を実現する可能性を示すものです。本研究は、将来の火星探査ミッションの安全性向上や運用支援への貢献が期待されます。

図1　火星の気圧データの予測結果。黒実線が実際の観測データ。赤と青実線が予測結果。

[D551] 火星大気中のDetached Dust Layer 候補の検出と統計解析

京都産業大学大学院理学研究科の大串 光生さんが、「火星大気中の Detached Dust Layer 候補の検出と統計解析」と題した研究発表を行いました。
本研究では、Emirates Mars MissionのHope探査機に搭載されたEXI観測装置のデータを用いて、火星大気中に存在するDetached Dust Layer（DDL）の候補を検出し、その特徴を調べました。DDLは地表付近のダスト層から分離して高高度に形成される層状構造であり、火星の気候や大気循環を理解する上で重要な現象です。研究では約1火星年分の観測データから高度と輝度の関係を解析し、局所的な輝度ピークを抽出することでDDL候補を探索しました。その結果、高度50～60km付近に層状構造の存在を示唆する特徴が確認されるとともに、DDL候補の出現頻度が季節や緯度に応じて偏ることが明らかになりました。また、複数の波長で観測結果を比較することで、ダスト起源の構造と雲起源の構造を区別できる可能性が示されました。
今後は検出手法の自動化や気候モデルとの比較を進めることで、DDLの形成条件や火星大気循環との関係解明が期待されます。

図2　宙に浮いたダスト層の典型例。画像下部の白い部分が火星。