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データ同化研究チーム

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チームプリンシパル　三好 建正

（みよし たけまさ）

  • メールアドレスtakemasa.miyoshi[at]riken.jp   （拠点：神戸）
  • Emailの[at]は@にご変更ください。
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2000
京都大学理学部卒業
2000
気象庁総務部企画課
2002
気象庁予報部数値予報課
2003
人事院行政官長期在外研究員としてメリーランド大学に留学
2004
メリーランド大学気象学修士課程修了M.S.学位取得
2005
メリーランド大学気象学博士課程修了Ph.D.学位取得
2005
気象庁予報部数値予報課
2007
気象庁予報部数値予報課技術専門官
2009
メリーランド大学Research Assistant Professor
2011
メリーランド大学Assistant Professor
2012
理化学研究所計算科学研究機構（AICS）データ同化研究チーム チームリーダー
2017
海洋研究開発機構（JAMSTEC）　アドバイザー（現職）
2018
京都大学大学院理学研究科・理学部　連携教授（現職）
2018
理化学研究所計算科学研究センター（R-CCS）（組織改称）データ同化研究チーム　チームリーダー（現職）
2018
理化学研究所　数理創造研究センター（iTHEMS）副プログラムディレクター
2021
科学技術振興機構（JST）プログラムディレクター（現職）
2022
京都大学大学院理学研究科・理学部　客員教授（現職）
2025
理化学研究所計算科学研究センター（R-CCS）データ同化研究チーム　チームプリンシパル（現職）
2025
理化学研究所　数理創造研究センター（iTHEMS）　チームディレクター（現職）

キーワード

  • データ同化
  • 数値天気予報
  • 大規模シミュレーション
  • アンサンブルデータ同化
  • 自然災害予測

研究概要

データ同化は、シミュレーションと実測データとを融合し相乗効果を生み出す学際的科学で、力学系理論や統計数理に基づくデータサイエンスです。計算機が高度化しシミュレーションが精緻になるほど、実際に観測されたデータとシミュレーションとを突き合わせ、これらを融合することの意義・効用が増します。当研究チームでは、シミュレーションと実測データを最も効果的に融合することをめざし、高度なデータ同化手法やデータ同化の幅広い応用に関する先端研究に取り組みます。特に、高性能なスーパーコンピュータによる「ビッグシミュレーション」と新型センサから得られる「ビッグデータ」を生かすための効率的かつ高精度なデータ同化に向けたチャレンジに取り組みます。具体的には、（1）効率的かつ高精度なデータ同化に向けた基礎理論やアルゴリズム研究、（2）高性能スーパーコンピュータおよび新型センサによる「ビッグデータ」を生かしたデータ同化の理論・応用研究、（3）幅広いシミュレーション領域への新たなデータ同化応用を探る探索研究に取り組んでいます。これらの先進的なデータ同化研究により、シミュレーションの可能性を広げ、高性能スーパーコンピュータの有効活用につなげていきます。

主な研究成果

「京」と最新鋭気象レーダを生かしたゲリラ豪雨予測－「ビッグデータ同化」を実現、天気予報革命へ－

スーパーコンピュータを使った天気予報シミュレーションは、通常1kmより粗い解像度で、1時間ごとに新しい観測データを取り込んで更新します。しかし、ゲリラ豪雨の場合、わずか数分の間に積乱雲が急激に発生・発達するため、1時間の更新間隔では予測が困難でした。また、1kmより粗い解像度では、ゲリラ豪雨を引き起こす積乱雲を十分に解像できませんでした。私達は、「京」と、最新鋭のフェーズドアレイ気象レーダの双方から高速に得られる膨大なデータを組み合わせることで、解像度100mで30秒ごとに新しい観測データを取り込んで更新する、空間的・時間的に桁違いの天気予報シミュレーションを実現し、実際のゲリラ豪雨の動きを詳細に再現することに成功しました。
天気予報の根幹をなすのは、シミュレーションと実測データを組み合わせる「データ同化」です。次世代の高精細シミュレーションと高性能センサを組み合わせる革新的な技術により、「ビッグデータ同化」を実現しました。解像度100mで30秒ごとという桁違いなデータを生かすデータ同化は本研究が初めてです。この技術を生かすことで、将来、これまで想像もつかなかったような超高速かつ超高精細な天気予報が可能になり、天気予報に革命をもたらすことが期待されます。

画像：2014年9月11日午前8時25分の神戸市付近における雨雲の分布
2014年9月11日午前8時25分の神戸市付近における雨雲の分布

主要論文

  • Liang, J., N. Sugimoto, and T. Miyoshi,
    2025: Unveiling Energy Conversions of the Venus Atmosphere by the Bred Vectors. Geophysical Research Letters, 52, e2024GL112663.
    doi:10.1029/2024GL112663
  • Ohishi, S., T. Miyoshi, T. Ando, T. Higashiuwatoko, E. Yoshizawa, H. Murakami, and M. Kachi,
    2024: LETKF-based Ocean Research Analysis (LORA) version 1.0, Geoscience Data Journal, 11, 995-1006.
    doi:10.1002/gdj3.271
  • Li, L., J. Li, and T. Miyoshi,
    2024: Chaos suppression through Chaos enhancement, Nonlinear Dyn.,
    doi:10.1007/s11071-024-10426-z
  • Sun, Q., T. Miyoshi, S. Richard,
    2023: Analysis of COVID-19 in Japan with extended SEIR model and ensemble Kalman filter., Journal of Computational and Applied Mathematics.
    doi.org/10.1016/j.cam.2022.114772
  • Miyoshi, T., A. Amemiya, S. Otsuka, Y. Maejima, J. Taylor, T. Honda, H. Tomita, S. Nishizawa, K. Sueki, T. Yamaura, Y. Ishikawa, S. Satoh, T. Ushio, K. Koike, and A. Uno,
    2023: Big Data Assimilation: Real-time 30-second-refresh Heavy Rain Forecast Using Fugaku During Tokyo Olympics and Paralympics. In Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC '23). Association for Computing Machinery, 8, 1-10.
    doi:10.1145/3581784.3627047
  • Miyoshi, T. and Sun, Q.,
    2022: Control Simulation Experiment with the Lorenz's Butterfly Attractor, Nonlin. Processes Geophys., 29, 133-139, 2022.
    doi.org/10.5194/npg-29-133-2022
  • Honda, T., S. Kotsuki, G.-Y. Lien, Y. Maejima, K. Okamoto and T. Miyoshi,
    2018: Assimilation of Himawari-8 All-Sky Radiances Every 10 Minutes: Impact on Precipitation and Flood Risk Prediction. J. Geophys. Res., 123, 965-976.
    doi:10.1002/2017JD027096
  • Miyoshi, T., G.-Y. Lien, S. Satoh, T. Ushio, K. Bessho, H. Tomita, S. Nishizawa, R. Yoshida, S. A. Adachi, J. Liao, B. Gerofi, Y. Ishikawa, M. Kunii, J. Ruiz, Y. Maejima, S. Otsuka, M. Otsuka, K. Okamoto, and H. Seko,
    2016: "Big Data Assimilation" toward Post-peta-scale Severe Weather Prediction: An Overview and Progress. Proc. of the IEEE, 104, 2155-2179.
    doi:10.1109/JPROC.2016.2602560
  • Miyoshi, T., M. Kunii, J. Ruiz, G.-Y. Lien, S. Satoh, T. Ushio, K. Bessho, H. Seko, H. Tomita, and Y. Ishikawa,
    2016: "Big Data Assimilation" Revolutionizing Severe Weather Prediction. Bull. Amer. Meteor. Soc., 97, 1347-1354.
    doi:10.1175/BAMS-D-15-00144.1
  • Miyoshi, T., K. Kondo, and T. Imamura,
    2014: The 10240-member ensemble Kalman filtering with an intermediate AGCM. Geophys. Res. Lett., 41, 5264-5271.
    doi:10.1002/2014GL060863

Annual Reports

FY2020（68.1 MB）新しいタブでPDFが開きます
FY2019（2 MB）新しいタブでPDFが開きます
※過去のAnnual Reportsはこちらよりご覧いただけます。

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