2016年業績一覧

査読付原著論文

  1. Kondo, K. and T. Miyoshi, 2016: Impact of Removing Covariance Localization in an Ensemble Kalman Filter: Experiments with 10 240 Members Using an Intermediate AGCM. Mon. Wea. Rev., 144, 4849–4865. doi: 10.1175/MWR-D-15-0388.1
  2. Penny S.G. and T. Miyoshi, 2016: A local particle filter for high-dimensional geophysical systems. Nonlin. Processes Geophys., 23, 391-405. doi:10.5194/npg-23-391-2016
  3. 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. J. Ruiz, Y. Maejima, S. Otsuka, M. Otsuka, K. Okamoto, and H. Seko, 2016: "Big Data Assimilation" Toward Post-Petascale Severe Weather Prediction: An Overview and Progress. Proceedings of the IEEE, vol. 104, no. 11, pp. 2155-2179. doi: 10.1109/JPROC.2016.2602560
  4. Sawada, Y. and T. Koike, 2016: Ecosystem resilience to the Millennium drought in southeast Australia (2001-2009). J. Geophys. Res. - Biogeosci., 121, 2312-2327. doi:10.1002/2016JG003356
  5. Liao, J., B. Gerofi, G.-Y. Lien, S. Nishizawa, T. Miyoshi, H. Tomita and Y. Ishikawa, 2016: Toward a General I/O Arbitration Framework for netCDF based Big Data Processing. Lecture Notes in Computer Science, 9833, 293-305. doi: 10.1007/978-3-319-43659-3_22
  6. Otsuka, S., S. Kotsuki, and T. Miyoshi, 2016: Nowcasting with data assimilation: a case of Global Satellite Mapping of Precipitation. Weather and Forecasting, 31, 1409-1416. doi: 10.1175/WAF-D-16-0039.1
  7. Miyoshi, T., M. Kunii, J. 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
  8. Kobayashi, K., S. Otsuka, Apip, and K. Saito, 2016: Ensemble flood simulation for a small dam catchment in Japan using 10 and 2 km resolution nonhydrostatic model rainfalls. Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 16, 1821-1839. doi:10.5194/nhess-16-1821-2016
  9. Sawada, Y., and T. Koike, 2016: Towards ecohydrological drought monitoring and prediction using a land data assimilation system: a case study on the Horn of Africa drought (2010–2011). J. Geophys. Res. Atmos., 121, 8229-8242. doi:10.1002/2015JD024705
  10. Yashiro, H., K. Terasaki, T. Miyoshi, and H. Tomita, 2016: Performance evaluation of a throughput-aware framework for ensemble data assimilation: the case of NICAM-LETKF. Geosci. Model Dev., 9, 2293-2300. doi:10.5194/gmd-9-2293-2016
  11. Schraff, C., H. Reich, A. Rhodin, A. Schomburg, K. Stephan, A. Periáñez, and R. Potthast, 2016: Kilometre-scale ensemble data assimilation for the COSMO model (KENDA). Q.J.R. Meteorol. Soc., 142: 1453–1472. doi: 10.1002/qj.2748
  12. Imamura, T., A. Watanabe and Y. Maejima, 2016: Convective generation and vertical propagation of fast gravity waves on Mars: One- and two-dimensional modeling. Icarus, 267, 51-63. doi:10.1016/j.icarus.2015.12.005
  13. Hattori, M., J. Matsumoto, S. Ogino, T. Enomoto, and T. Miyoshi, 2016: The Impact of Additional Radiosonde Observations on the Analysis of Disturbances in the South China Sea during VPREX2010. SOLA, 12, 75-79. doi:10.2151/sola.2016-018
  14. Honda, T., and T. Kawano, 2016: A possible mechanism of tornadogenesis associated with the interaction between a supercell and an outflow boundary without horizontal shear. J. Atmos. Sic., 73, 1273-1292. doi:10.1175/JAS-D-14-0347.1
  15. Lien, G.-Y., T. Miyoshi, and E. Kalnay, 2016: Assimilation of TRMM Multisatellite Precipitation Analysis with a low-resolution NCEP Global Forecast System. Mon. Wea. Rev., 144, 643–661. doi:10.1175/MWR-D-15-0149.1
  16. Lien, G.-Y., E. Kalnay, T. Miyoshi, and G. J. Huffman, 2016: Statistical properties of global precipitation in the NCEP GFS model and TMPA observations for data assimilation. Mon. Wea. Rev., 144, 663–679. doi:10.1175/MWR-D-15-0150.1
  17. Dillon, M. E., Y. G. Skabar, J. Ruiz, E. Kalnay, E. A. Collini, P. Echevarría, M. Saucedo, T. Miyoshi, and M. Kunii, 2015: Application of the WRF-LETKF Data Assimilation System over Southern South America: Sensitivity to model physics. Weather and Forecasting, 31, 217-236. doi:10.1175/WAF-D-14-00157.1
  18. Otsuka, S., G. Tuerhong, R. Kikuchi, Y. Kitano, Y. Taniguchi, J. J. Ruiz, S. Satoh, T. Ushio, and T. Miyoshi, 2016: Precipitation nowcasting with three-dimensional space-time extrapolation of dense and frequent phased-array weather radar observations. Weather and Forecasting, 31, 329-340. doi: 10.1175/WAF-D-15-0063.1
  19. Sluka, T., S. Penny, E. Kalnay and T. Miyoshi, 2016: Assimilating Atmospheric Observations into the Ocean Using Strongly Coupled Ensemble Data Assimilation. Geophys. Res. Lett., 43, 752-759. doi:10.1002/2015GL067238
  20. Sueyoshi T., K. Saito, S. Miyazaki, J. Mori, T. Ise, H. Arakida, R. Suzuki, A. Sato, Y. Iijima, H. Yabuki, H. Ikawa, T. Ohta, A. Kotani, T. Hajima, H. Sato, T. Yamazaki, and A. Sugimoto, 2016: The GRENE-TEA model intercomparison project (GTMIP) Stage 1 forcing data set. Earth Syst. Sci. Data, 8, 1-14. doi:10.5194/essd-8-1-2016

招待講演

  1. 三好 建正: 「ビッグデータ同化」で天気予報を革命する. 第28回コンピュータシステム・シンポジウム (ComSys2016), 東京, 2016年11月29日.
  2. 三好 建正: スーパーコンピュータ「京」を使った最先端の天気予報アンサンブルデータ同化研究. 第30回 日本計算機統計学会シンポジウム, 沼津, 2016年11月25日.
  3. 荒木田葉月: シミュレーションと衛星観測の融合で地球上の森を再現する」. 計算科学連携センター第3回学術会議, 神戸, 2016年11月1日.
  4. Okazaki, A.: Basics of data assimilation and its application to paleoclimate. Kongju National University, Gongju, Korea, 20th October, 2016.
  5. Lien, G.-Y.: Assimilation of phased array radar data for short-range NWP using the SCALE-LETKF regional data assimilation system. Research Center for Environmental Changes, Academia Sinica, Taiwan, 11th October, 2016.
  6. 三好 建正: アンサンブルカルマンフィルタの基礎と応用,「京」を使った最先端研究の紹介. 海洋データ夏の学校, 青森県むつ市, 2016年8月22日.
  7. 三好建正: 「ビッグデータ同化」の技術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証. CREST「ビッグデータ応用」国際シンポジウム, 東京, 2016年8月5日.
  8. Lien, G.-Y.: LETKF assimilation of dense radar data for short-range, fine-scale prediction of convective systems. Department of Atmospheric Sciences, National Taiwan University, Taiwan, 12th July 2016.
  9. Miyoshi, T.: Big Data, Supercomputing, and Data Assimilation. Data Assimilation Research Centre Meetings, Reading, UK, 11th July 2016.
  10. Miyoshi, T.: Big Data perspective on assimilating dense observations with spatially correlated errors. RMetS/NCAS Conference 2016 High Impact Weather and Climate, Manchester, UK, 6th July 2016.
  11. Miyoshi, T.: "Big Data Assimilation" revolutionaizing weather prediction. International HPC Summer School 2016, Ljubljana, Slovenia, 29th June 2016.
  12. 三好建正: スーパーコンピュータ「京」が拓く天気予報の未来. 第155回制御技術部会大会(日本鉄鋼協会), 神戸, 2016年6月16日.
  13. [Keynote] Miyoshi, T.: "Big data assimilation" Revolutionizing weather prediction. Symposium on Advanced Assimilation and Uncertainly Quantification in BigData Research for Weather, Climate and Earth System Monitoring and Prediction, State College, Pennsylvania, USA, 24th May 2016.
  14. 三好建正 データ同化の進展と広がり. 日本地球惑星科学連合(JpGU) 2016年連合大会, 千葉, 2016年5月22日.
  15. Kondo, K., T. Miyoshi: Non-Gaussian statistics and data assimilation in the global atmospheric dynamics with 10240-member ensemble Kalman filter. Japan Geoscience Union Meeting 2016, Chiba, 22th May 2016.
  16. 三好 建正: 日本気象学会受賞記念講演 "続 1+1>2". 日本気象学会2016年度春季大会, 東京, 2016年5月19日.
  17. Miyoshi, T.: "Big Data Assimilation" revolutionaizing weather prediction". JST-NSF Big Data Joint Workshop, Tokyo, 11th May 2016.
  18. 三好建正: 観測ビッグデータを生かすデータ同化の未来. ポスト「京」重点課題④観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化 第1回シンポジウム, 東京, 2016年3月29日.
  19. 三好建正: 「全球モデルNICAM及び領域モデルSCALEを使った衛星観測データ同化」, GSMaP及び衛星シミュレータ研究集会, 名古屋, 2016年3月18日.
  20. Miyoshi, T.: Big Data Assimilation: Toward post­peta­scale supercomputing. Blueprints for Next-Generation Data Assimilation Systems, Boulder, 10th March 2016.
  21. 三好建正: 「ビッグデータ同化」でゲリラ豪雨に挑む. 気象衛星センター技術談話会, 東京, 2016年2月24日.
  22. Miyoshi, T., K. Kondo, K. Terasaki, M. Kunii, J. Ruiz, G.-Y. Lien, S. Satoh, T. Ushio, H. Tomita, Y. Ishikawa, K. Bessho and H. Seko: "Big data assimilation" revolutionizing numerical weather prediction. Third International Workshop on Tokyo Metropolitan Area Convection Study for Extreme Weather Resilient Cities (WMO/WWRP, TOMACS/RDP), Tokyo, 4th February 2016.
  23. 三好建正: 「ビッグデータ同化」でゲリラ豪雨に挑む. ソフトウェアジャパン2016 ITフォーラム:JST科学技術振興機構, 東京, 2016年2月4日.
  24. Miyoshi, T.: Ensemble-based Data Assimilation of TRMM/GPM Precipitation Measurements. JAXA Joint PI meeting of Global Environment Observation Mission FY2015 (PMM panel session), Tokyo, 22th January 2016.
  25. Miyoshi, T.: "Big Data Assimilation" Revolutionizing Numerical Weather Prediction". International Workshop on the Variations of East Asian Monsoon, Guangzhou, China,10th January 2016.

受賞

  1. The Most Accessed Paper Award 2016 (by Japan Geoscience Union), 2016年5月22日.
    Satoh, M., H. Tomita, H. Yashiro, H. Miura, C. Kodama, T. Seiki, A. Noda, Y. Yamada, D. Goto, M. Sawada, T. Miyoshi, Y. Niwa, M. Hara, T. Ohno, S. Iga, T. Arakawa, T. Inoue, H. Kubokawa, 2014: The non-hydrostatic icosahedral atmospheric model: description and development. Progress in Earth and Planetary Science, 1:18. doi:10.1186/s40645-014-0018-1
  2. 三好建正: 2016年度日本気象学会賞 「アンサンブルカルマンフィルタによるデータ同化の高度化に関する研究」. 2016年5月19日.
  3. Guo-Yuan Lien: 第7回理研研究奨励賞. 2016年3月30日.

一緒に研究しませんか?

「京」を生かして世界のデータ同化研究を牽引したいという希望に満ちた方、
ぜひデータ同化研究チームまでご連絡ください。

データ同化研究チーム

〒650-0047 兵庫県神戸市中央区港島南町 7-1-26
国立研究開発法人理化学研究所 計算科学研究センター データ同化研究チーム

E-mail: da-team-desk(please remove here)@ml.riken.jp

ページトップへ