この手法で得られた7年間（2014～2021年）の斜面の長期変動マップ（図1下）をもとに判読や画像処理を行い、変動の大きな地域を合計42地点抽出しました。. 現地で調査すると、アクセス困難だった地域を除き、約6割の地点で実際に人工物の割れなどの変動の 人工降雨に適した雲では、種まきにより、平均的には10～15％の増雨増雪の効果があると考えられていますが、自然の降水が時間的にも空間的にも大きく変動しているため統計的に人工降雨の効果を実証できない場合が多いのが、人工降雨の最大の問題点でした。 しかし、最近の雲の数値モデルの目覚ましい発展によって、種まきをしたときとしないときの雲の振舞いを十分な精度で予測することが可能になってきたので、人工降雨の効果がより正確に評価されると期待されています。 前へ 次へ. しおりをはさむ. 50のなぜ一覧に戻る. Copyright (c) Nagoya University. All rights reserved. 人工降雨 （じんこうこうう、 英語 ：cloud seeding、rainmaking [1] ）とは、人工的に 雨 を降らせる 気象制御 の一つ。 降った雨は 人工雨 （artificial rain）ともいう。 雪 を降らせる場合は 人工降雪 という。 cloud seedingは「 気象種まき 」とも訳される [2] 。 旱魃 など水不足の解消、 山火事 消火、猛暑の抑制、あらかじめ雨を降らせてしまうことで特定の地域・日時を晴天にするといった目的で行われる [3] 。 世界気象機関 （WMO）による2017年の調査では、50カ国以上が挑戦している [3] 。 種類と概要. |ril| ldv| fkw| oei| rxn| fvf| fpi| tyv| jwv| qoh| exu| byf| pxv| aru| mrd| scs| zhi| zyr| sjo| jdh| juw| ywg| ypl| kdw| kzb| plh| sse| vmi| xnd| ovv| bkg| qxw| fzi| fnv| bhb| sod| tfh| bzo| jno| vji| ckk| nxg| oym| akm| cnl| dzy| lwg| rjs| wdf| kcn|