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計算科学研究センターデータ同化研究チーム

チームプリンシパル三好建正（Ph.D.）

English Page

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。

研究主分野

数物系科学

研究関連分野

情報学

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

主要論文

1. 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:10.1029/2024GL1126631
2. 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/gdj3.2711
3. Li, L., J. Li, and T. Miyoshi,
"2024: Chaos suppression through Chaos enhancement, Nonlinear Dyn.",
doi:10.1007/s11071-024-10426-z1
4. 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.2022.1147721
5. 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:10.1145/3581784.36270471
6. 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-29-133-20221
7. 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:10.1002/2017JD0270961
8. 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.2016.26025601
9. 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
10. 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