トップページ 研究活動 研究チーム紹介 データ同化研究チーム
データ同化研究チーム
Englishチームリーダー 三好 建正(みよし たけまさ)
- takemasa.miyoshi[at]riken.jp (拠点:神戸)
- Emailの[at]は@にご変更ください。
- 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
- 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
- AICSデータ同化研究チーム チームリーダー
- 2018
- 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)
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
主要論文
- 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. 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., A. Amemiya, S. Otsuka, G.-Y. Lien, J. Taylor, Y. Maejima, S. Nishizawa, T. Yamaura, K. Sueki, H. Tomita, S. Satoh, Y. Ishikawa, and T. Miyoshi, 2022: Development of the Real-Time 30-s-Update Big Data Assimilation System for Convective Rainfall Prediction with a Phased Array Weather Radar: Description and Preliminary Evaluation, J. Adv. Modeling Earth Systems, 14(6), e2021MS002823. doi:10.1029/2021MS002823
- Otsuka, S., S. Kotsuki, M. Ohhigashi, and T. Miyoshi, 2019: GSMaP RIKEN Nowcast: Global precipitation nowcasting with data assimilation. J. Meteor. Soc. Japan, 97, 1099-1117. doi:10.2151/jmsj.2019-061
- 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
- Arakida, H., T. Miyoshi, T. Ise, S. Shima and S. Kotsuki, 2017: Non-Gaussian data assimilation of satellite-based Leaf Area Index observations with an individual-based dynamic global vegetation model. Nonlinear Processes in Geophys., 24, 553-567. doi:10.5194/npg-24-553-2017
- 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 K. Terasaki, 2015: Big Ensemble Data Assimilation in Numerical Weather Prediction. Computer, 48, 15-21. doi:10.1109/MC.2015.332
- 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
関連プレスリリース等
- JAXA-RIKEN海洋解析の公開について(2023年4月24日)
- トンガ海底火山噴火のラム波を鮮明に可視化-ひまわり8号が捉えた波の全貌-(2022年5月9日、理化学研究所ウェブサイト)
- 制御シミュレーション実験 -気象制御に向けた新理論-(2022年3月28日、理化学研究所ウェブサイト)
- シミュレーションで線状降水帯の豪雨予測精度を改善-もしも最新鋭気象レーダで九州全土を覆えたら-(2022年3月7日、理化学研究所ウェブサイト)
- 毎日更新する新型コロナウイルス感染症の感染予測-天気予報のデータ同化手法を応用-(2021年9月14日、理化学研究所ウェブサイト)
- 「富岳」を使ったゲリラ豪雨予報 -首都圏で30秒ごとに更新するリアルタイム実証実験を開始-(2021年7月13日、理化学研究所ウェブサイト)
- 台風の強風予測を改善 -もしも静止気象レーダ衛星があったら-(2021年7月7日、理化学研究所ウェブサイト)
- ひとつひとつの観測データが気象予測に与える影響を簡易に評価可能に(2021年4月30日、理化学研究所ウェブサイト)
- 衛星データと計算による世界の降水予報-理研とJAXAのwebで5日後までのリアルタイム降水予報を公開-(2020年8月20日、理化学研究所ウェブサイト)
メンバー
関連リンク
- チーム紹介動画「データ同化研究 ーゲリラ豪雨予測から、その先へー」(YouTube、約2分)
- 「60秒でわかる?データ同化で高精度な天気予報やゲリラ豪雨予測に挑む」(YouTube、約1分50秒)
- SORA1月号:「気象研究の最先端!! 「3次元ゲリラ豪雨予報」&「ミュー粒子で火山を透視」」
- 2022年6月1日クローズアップ科学道 研究最前線「予測から制御へ、気象研究にイノベーションを」