気象予測においては，得られたデータに特有に現れるノイズをリアルタイムに除去し，次の予測に繋げることが求められる．昨年の講演では，リアルタイムに時空間データのノイズ除去・短期予測が可能な手法として LSLOCK を提案し，複数のシミュレーションデータに対し既存手法を上回る結果が得られたことを報告した．本発表では，LSLOCK を実際の気象レーダーデータに適用した結果，ノイズ除去・短期予測の面で既存手法より有益な結果が得られ，リアルタイム性も担保されていたことを報告する．