1. はじめに

熱帯低気圧（台風やハリケーンなど発生海域により呼称が異なります。本コンペでは熱帯低気圧全般のことを台風と呼ぶことにします。）の強度を高精度に予測することは防災の観点から非常に重要です。気象予測に用いられる数値モデルの発展などにより、台風の進路の予測精度はこの数10年で劇的に高くなった一方で、強度の予測精度はそれほど向上していないのが現状です（たとえば気象庁の台風予報の精度検証結果参照）。

本コンペでは水平格子間隔14kmの全球大気数値シミュレーションで計算された台風を擬似的な「観測」データとして、現在と過去の「観測」データから24時間後の台風の最大風速を機械学習で予測することを競います。

急な発達や減衰をいかに精度良く予測するかは、現在、台風研究でホットなトピックです。皆さんのチャレンジお待ちしております！

2. 評価について

評価は最大風速の二乗平均平方根誤差（RMSE；平均二乗誤差(MSE)の平方根を取ったもの）で行います。後日公開されるテスト用データを用いてモデルの評価を行ってください。

3. データについて

データはこちらからダウンロード（tar.gz形式で約8GB。解凍後約11GB）できます。提供されているデータ以外のデータをモデル構築に用いることは禁止します。

提供されるデータは台風のトラックデータと台風中心の周囲約1000km四方の2次元大気データに大きく分かれます。

• トラックデータ

  • track_dataディレクトリに配置されているCSV形式のファイル。

  • 台風１つにつき、1ファイル。

  • ファイル名は[発生時刻のYYYYmmddHH]_lon[発生位置の東経（整数3ケタ）]_lat[発生位置の緯度（整数2ケタ）][北緯か南緯かでn|s].csv

• 2次元大気データ

  • field_dataディレクトリ下に年ごとのディレクトリがあり、変数ごとのディレクトリがあり、その下に配置される。

  • 64x64のnpz形式

  • ファイル名は[変数名の小文字]_[時刻のYYYYmmddHH]_lon[中心位置の東経（整数3ケタ）]_lat[中心位置の緯度（整数2ケタ）][北緯か南緯かでn|s].npz

  • 変数の意味は以下の通り

    • OLR(外向き長波放射)

    • QV600（600hPa(高度約4.5km)比湿）

    • SLP（海面更正気圧）

    • SST（海面水温）

    • U200（200hPa(高度約12km)東西風）

    • U850（850hPa(高度約1.5km)東西風）

    • V200（200hPa(高度約12km)南北風）

    • V850（850hPa(高度約1.5km)南北風）