計算科学研究センター データ同化研究チーム
チームリーダー 三好 建正(Ph.D.)
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.
H. Yashiro, K. Terasaki, Y. Kawai, S. Kudo, T. Miyoshi, T. Imamura, K. Minami, H. Inoue, T. Nishiki, T. Saji, M. Satoh, and H. Tomita
"A 1024-Member Ensemble Data Assimilation with 3.5-Km Mesh Global Weather Simulations"
in SC20: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC), Atlanta, GA, US, pp. 1-10. (2020). - 2.
Kotsuki, S., Pensoneault, A., Okazaki, A. and Miyoshi, T.
"Weight Structure of the Local Ensemble Transform Kalman Filter: A Case with an Intermediate AGCM."
Q. J. R. Meteorol. Soc., 146, Issue732, 3399-3415. (2020). - 3.
Otsuka, S., S. Kotsuki, M. Ohhigashi, and T. Miyoshi
"GSMaP RIKEN Nowcast: Global precipitation nowcasting with data assimilation"
J. Meteor. Soc. Japan, 97, 1099-1117. (2019). - 4.
Honda, T., S. Kotsuki, G.-Y. Lien, Y. Maejima, K. Okamoto and T. Miyoshi
"Assimilation of Himawari-8 All-Sky Radiances Every 10 Minutes: Impact on Precipitation and Flood Risk Prediction"
J. Geophys. Res., 123, 965-976 (2018). - 5.
Kotsuki, S., T. Miyoshi, K. Terasaki, G.-Y. Lien and E. Kalnay
"Assimilating the Global Satellite Mapping of Precipitation Data with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM"
J. Geophys. Res., 122, 631-650 (2017). - 6.
Arakida, H., T. Miyoshi, T. Ise, S. Shima and S. Kotsuki
"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 (2017). - 7.
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
""Big Data Assimilation" toward Post-peta-scale Severe Weather Prediction: An Overview and Progress"
Proc. of the IEEE, 104, 2155-2179 (2016). - 8.
Miyoshi, T., M. Kunii, J. Ruiz, G.-Y. Lien, S. Satoh, T. Ushio, K. Bessho, H. Seko, H. Tomita, and Y. Ishikawa
""Big Data Assimilation" Revolutionizing Severe Weather Prediction"
Bull. Amer. Meteor. Soc., 97, 1347-1354 (2016). - 9.
Miyoshi, T., K. Kondo, and K. Terasaki
"Big Ensemble Data Assimilation in Numerical Weather Prediction"
Computer, 48, 15-21 (2015). - 10.
Miyoshi, T., K. Kondo, and T. Imamura
"The 10240-member ensemble Kalman filtering with an intermediate AGCM"
Geophys. Res. Lett., 41, 5264-5271 (2014).
研究成果(プレスリリース)
2022年5月9日
トンガ海底火山噴火のラム波を鮮明に可視化2022年3月28日
制御シミュレーション実験2022年3月7日
シミュレーションで線状降水帯の豪雨予測精度を改善2021年7月7日
台風の強風予測を改善2020年8月20日
衛星データと計算による世界の降水予報
刊行物
関連リンク
- データ同化研究チーム|計算科学研究センター
- データ同化研究チームのホームページ
- 三好予測科学研究室
- YouTube RIKEN Channel「データ同化研究 ーゲリラ豪雨予測から、その先へー」
- YouTube RIKEN Channel「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」
- 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」」
- Top Researchers
- 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」
メンバーリスト
主宰者
- 三好 建正
- チームリーダー
メンバー
- 大塚 成徳
- 研究員
- TAYLOR James
- 研究員
- 雨宮 新
- 特別研究員
- 大石 俊
- 特別研究員
- 前島 康光
- 特別研究員
- LIANG Jianyu
- 特別研究員
- RAHMAN Sakiur
- 特別研究員
- KONDURU Rakesh Teja
- 特別研究員
- 竹田 航太
- 大学院生リサーチ・アソシエイト
- 坂本 英之
- テクニカルスタッフⅠ
- 石水 尊久
- テクニカルスタッフⅠ
- WELLS John Craig
- 客員主管研究員
- YANG Shu-Chih
- 客員主管研究員
- RUIZ Juan
- 客員研究員
- TANDEO Pierre Francois Yves
- 客員研究員
- 岡﨑 淳史
- 客員研究員
- 高玉 孝平
- 客員研究員
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- 客員研究員
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- 客員研究員
採用情報
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