記事検索結果

次世代ビジネス・防災/メタウォーター局所的な豪雨被害軽減（2019/7/22 モノづくり）

現状、1時間当たり40ミリ―50ミリメートルの雨量に対応するように設計した設備が多い。 ... 国が広域を観測する雨量レーダーを配置している。... 実証では地域における雨量を正確に...

東大、降雨の変化を予測豪雨災害対策に貢献（2019/7/15 科学技術・大学）

雨は、広範囲に降る弱い雨や短時間に局所に集中するゲリラ豪雨など、雨量だけでなく降り方の違いによって資源にも災害にもなりうる。... ゲリラ豪雨などの「小面積型」、多量の雨が降り続ける線状降水帯などの「...

“飛び出す”天気予報、島津がスマホアプリ提供 ARで楽しく表現（2019/7/10 建設・生活・環境・エネルギー１）

天気予報や防災情報のほか、15時間先までの雨量予想も見られる。

西日本豪雨から1年マツダ、操業判断基準を明確化（2019/7/3 自動車）

累加雨量が150ミリメートルを超えた時点でこの会議を開催し、交通機関の状況や自治体の災害情報を加味し、部品メーカーとも情報共有しつつ操業判断する。

九州南部大雨/多くの企業で通常通り操業（2019/7/2 総合３）

雨量によって従業員を早く帰らせるなどの措置を講じる。

九州南部大雨/企業活動、影響少なく（2019/7/2 総合１）

企業活動への目立った被害は報告されていないものの、梅雨前線は4日頃まで停滞するとみられ、雨量が多い九州を中心に引き続き警戒が必要だ。

防災意識を高めてゲリラ豪雨への備え（2019/7/1 総合２）

予測は1分ごとの観測雨量データと気象庁の降雨予報データを入力して行う。

社説/気候変動への対応新たなビジネスチャンスに（2019/6/21 総合２）

気象庁によると「総雨量は1982年以降の豪雨災害時の雨量と比べても極めて大きい。

中国電、洪水回避に治水協力新成羽川ダム事前放流（2019/5/30 建設・生活・環境・エネルギー１）

事前放流は39時間先までの積算雨量が110ミリメートルを超えると予測された場合に実施する。

東京23区豪雨時、浸水リアルタイム予測早大などがシステム（2019/5/21 科学技術・大学）

1分ごとの観測雨量と、気象庁による降雨予報データを入力することで、20分先までの浸水状況を予測できる。

JR各社、異常気象備え技術磨く安全・利便性を両立（2019/4/24 建設・生活・環境・エネルギー２）

【レーダー活用】一方、JR西日本は気象庁のレーダー雨量を活用した時間雨量による運転規制の検討を始めた。レーダー雨量は、雨粒から返ってくる電波の強さを元に1キロメートル四方の降水量を...

埼玉大先端産業国際ラボ、ロボ事業創出へ企業連携（2019/4/11 中小企業・地域経済２）

i―せんた君は、照度や雨量といった天候の要素を認識・判定して、洗濯物の取り込みを判断。

気象庁、特別警報の基準改善局地的大雨災害に対応（2019/3/20 科学技術・大学）

大雨特別警報の現在の発表基準は、3時間降水量と土壌雨量指数(土壌中の水分量)による「短時間指標」と、48時間雨量と土壌雨量指数による「長時間指標」がある。

三菱電、2技術開発 HV向け電力変換装置・センシング(動画あり) （2019/2/14 自動車）

実証実験では毎時80ミリメートルの雨量の下で車両を最大時速40キロメートルで走行し、衝突被害軽減ブレーキの作動を確認した。

AIアナが気象情報 NHK、山梨向けラジオで実証（2019/1/29 電機・電子部品・情報・通信１）

AIが注意報や予報、雨量、風速など多様な気象データを話し言葉に変換する。

AIで荒天予測精度向上へ気象庁、理研と共同研究（2019/1/28 科学技術・大学）

雨量や降雪量、風速などの数値予報は、局地から地球全体までのさまざまな空間的、時間的なスケールのモデルを組み合わせており、AIの活用で精度を引き上げる。

山間部でもIoTサービススカパーJSATとKCCS、衛星と無線を接続（2019/1/16 電機・電子部品・情報・通信２）

水道メーターの遠隔管理や、水位・雨量監視システムなど多様な分野で活用されている。

サカキコーポレーション/気象情報を観測・記録（2018/12/24 新製品フラッシュ２）

雨量計や水位計など追加接続も可能。

SOMPO、ミャンマーで天候指数保険（2018/12/20 金融）

人工衛星からの気象データを基に雨量を推計し、設定値を下回った場合に事前に定めた保険金額をコメ農家に支払う。

社説/頻発する異常気象経験則にとらわれず万全の備えを（2018/10/29 総合３）

ところが最近の異常気象では「記録的な」あるいは「前例のない」雨量や強風に多くの企業や住民が苦しんだ。

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