過去の研究

PREVENIR

アルゼンチン気象局(SMN)と共同で、ブエノスアイレス・コルドバ都市域を対象とした降水予報のための気象レーダのデータ同化システムの開発を行っています。詳しくはプロジェクト公式サイトをご覧ください。

SCALE-LETKFを用いた気象レーダのデータ同化

データ同化・数値予報システムSCALE-LETKFを用いて、短時間・局所的な降水予報のための気象レーダのデータ同化の研究を進めています。特にスーパーコンピュータ「富岳」を活用して、高頻度・高解像度のフェーズドアレイ気象レーダによる観測の同化に関する最先端の研究に取り組みました。（本文作成中）

データ同化の概要に関してはこちらをご覧ください。

アンサンブル予報の後処理と可視化

科研費の若手課題で行っている研究です。局所的な降水予報のスケールにおいて未開拓の、アンサンブル予報から得られる確率的な情報の活用・可視化の方法について探索的な研究を行います。（本文作成中）

超高頻度・大アンサンブルSCALE-LETKFによるリアルタイム降水予報実験

2021年の夏に、SCALE-LETKFとフェーズドアレイ気象レーダを用いて富岳上での大規模計算によるリアルタイム降水予報の実証実験を実施しました。
詳細は2021年7月の理研お知らせをご覧ください。
また、この実験の内容は2023年のゴードン・ベル賞気候モデリング部門ファイナリストに選出されました（理研お知らせ）。

機械学習とデータ同化を用いたモデルバイアス補正

データ同化研究チームにてインターンの大学院生Shlok Mohta氏と共同で行った研究です。データ同化における系統的なモデルバイアスの補正への機械学習の応用の可能性をLorenz96モデルを用いて調べました。（本文作成中）

アジアモンスーン高気圧の力学

大学院の博士課程で行った研究です。理想的な2次元モデルを用いた数値計算によって季節内変動の力学的メカニズムを調べました。

重力波パラメタリゼーション

大学院で行った研究です。大気重力波に関する理論に基づいたパラメタリゼーションの改善を目指した研究を行いました。