2018年業績一覧

査読付原著論文

  1. Hatfield, S. E., Düben, P. D., Chantry, M., Kondo, K., Miyoshi, T., & Palmer, T. N., 2018: Choosing the optimal numerical precision for data assimilation in the presence of model error. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 10, 2177- 2191. doi:10.1029/2018MS001341
  2. Komori, N., T. Enomoto, T. Miyoshi, A. Yamazaki, A. Kuwano-Yoshida and B. Taguchi, 2018: Ensemble-based Atmospheric Reanalysis using a Global Coupled Atmosphere-Ocean GCM. Mon. Wea. Rev., 146, 3311-3323. doi:10.1175/MWR-D-17-0361.1
  3. 田中智大, 渡部哲史, 小槻峻司, 林義晃, 丸谷靖幸, 峠嘉哉, 山崎大, 木村匡臣, 田上雅浩, 江草智弘, 橋本雅和, 仲吉信人, 2018: 最前線の水文・水資源学 水文・水資源学会誌, 31巻, 6号, p.509-540. doi:10.3178/jjshwr.31.509
  4. Ryo Furue, Kohei Takatama, Hideharu Sasaki, Niklas Schneider, Masami Nonaka, Bunmei Taguchi, 2018: Impacts of sea-surface salinity in an eddy-resolving semi-global OGCM. Ocean Modelling, Volume 122, Pages 36-56,. doi:10.1016/j.ocemod.2017.11.004
  5. 荒木田葉月, 三橋 弘宗, 鎌田 磨人 2018: アンケート調査に基づくシギ・チドリ類への影響要因の関連性分析. 保全生態学研究, 23巻, 2号, p.199-221. doi:10.18960/hozen.23.2_199
  6. Michiko OTSUKA, Hiromu SEKO, Kazuki SHIMOJI, Koji YAMASHITA, 2018: Characteristics of Himawari-8 Rapid Scan Atmospheric Motion Vectors Utilized in Mesoscale Data Assimilation. Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II, 96B, 111-131. doi:10.2151/jmsj.2018-034
  7. Kotsuki, S., Terasaki, K., Yashiro, H., Tomita, H., Satoh, M., & Miyoshi, T., 2018: Online model parameter estimation with ensemble data assimilation in the real global atmosphere: A case with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model (NICAM) and the Global Satellite Mapping of Precipitation data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123, 7375-7392. doi:10.1029/2017JD028092
  8. Lien, G.-Y., D. Hotta, E. Kalnay, T. Miyoshi, and T.-C. Chen, 2018: Accelerating assimilation development for new observing systems using EFSO. Nonlin. Processes Geophys., 25, 129-143. doi:10.5194/npg-25-129-2018
  9. Sawada, Y., T. Nakaegawa, T. Miyoshi, 2018: Hydrometeorology as an inversion problem: Can river discharge observations improve the atmosphere by ensemble data assimilation? Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123, 848-860. doi:10.1002/2017JD027531
  10. Honda, T., S. Kotsuki, G.-Y. Lien, Y. Maejima, K. Okamoto, T. Miyoshi, 2018: Assimilation of Himawari-8 all-sky radiances every 10 minutes: Impact on precipitation and flood risk prediction. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123, 965-976. doi:10.1002/2017JD027096
  11. Honda, T., T. Miyoshi, G.-Y. Lien, S. Nishizawa, R. Yoshida, S. A. Adachi, K. Terasaki, K. Okamoto, H. Tomita and K. Bessho, 2018: Assimilating All-Sky Himawari-8 Satellite Infrared Radiances: A Case of Typhoon Soudelor (2015). Mon. Wea. Rev., 146, 213-229. doi:10.1175/MWR-D-16-0357.1

招待講演

  1. T. Miyoshi: Big Data, Supercomputing, and Data Assimilation: Weather Prediction and Beyond "RIKEN BAIHO Awards", The All-RIKEN Workshop 2018, Wako, Japan, 14th December 2018.
  2. T. Miyoshi: 「ポスト京」による高度天気予報活用社会、基礎科学力の強化に関する勉強会（自民）, Tokyo, Japan, 2018年12月4日.
  3. T. Miyoshi: Prediction Science: The 5th Paradigm Fusing the Computational Science and Data Science, BDEC2, Indiana, USA., 29th November 2018.
  4. T. Miyoshi: NICAMとSCALEを使ったデータ同化研究-観測ビッグデータとスパコン「京」のコラボレーション、ビッグデータで見える世界-, 5th International Workshop on Nonhydrostatic Models(NHM2018) オープンセミナー「非静力学モデリングの進展と数値気象予測の今後の展望」, Tokyo, Japan, 2018年11月16日.
  5. T. Miyoshi: データ同化研究～ゲリラ豪雨予測からその先へ～, 理化学研究所科学講演会, Tokyo, Japan, 2018年11月3日.
  6. T. Miyoshi: ゲリラ豪雨予測を目指した「ビッグデータ同化」の研究, 第5回「京」を中核とするHPCIシステム利用研究課題成果報告会, Tokyo, Japan, 2018年11月2日.
  7. T. Miyoshi: 気象学におけるAI活用を考える,日本気象学会2018年度秋季大会専門分科会「人口知能（AI）は気象学にブレイクする―をもたらすか？」, Sendai, Japan, 2018年10月31日.
  8. T. Honda: 新世代静止気象衛星観測のデータ同化に関する研究, 日本気象学会2018年山本賞受賞記念講演, 日本気象学会秋季大会, Sendai, Japan, 2018年10月30日.
  9. T. Miyoshi: Big Data Assimilation: achievements and future directions, Meteorological Society of Japan 2018 Fall Meeting, Ogura Special Lecture Joint Session, Sendai, Japan, 29th October 2018.
  10. Hironori Arai, Wataru Takeuchi, Kei Oyoshi, Lam Dao Nguyen, Towa Tachibana, Ryuta Uozumi, Koji Terasaki, Takemasa Miyoshi, Hisashi Yashiro, Kazuyuki Inubushi: Monitoring GHG emission from rice cropping and the dissemination status of mitigation activities. 11th GEOPSS Asia Pacific Sympodium, Group on Earth Observations, Kyoto, Japan, October 25, 2018.
  11. Hironori Arai, Wataru Takeuchi, Kei Oyoshi, Lam Dao Nguyen, Towa Tachibana, Ryuta Uozumi, Koji Terasaki, Takemasa Miyoshi, Hisashi Yashiro, Kazuyuki Inubushi: Satellite data based transparent MRV system of GHGs emission from Asian agricultural ecosystems. 11th GEOPSS Asia Pacific Sympodium, Group on Earth Observations, Kyoto, Japan, October 24, 2018.
  12. T. Miyoshi: データ同化による最先端予報研究：予報士と切り拓く、これからの天気予報, 日本気象予報士会東京支部第63回会合, Tokyo, Japan, 2018年10月20日.
  13. T. Miyoshi: Pushing the limits: Big Data Assimilation research at RIKEN, Open session with JMA: Sharing plans for international research, JMA HQ Auditorium, Tokyo, Japan, 12th October 2018.
  14. T. Miyoshi: Data assimilation for nonlinear ensemble forecasts, Fourth meeting of the WWRP PDEF Working Group, Tokyo, Japan, 11th October 2018.
  15. Sawada, Y., T. Nakaegawa, T. Miyoshi, and T. Ushiyama: Hydrometeorology as an inversion problem: Can river discharge observations improve the atmosphere by ensemble data assimilation?, 9th Japanese Data Assimilation Workshop, Tokyo, Japan, 10th October 2018.
  16. T. Miyoshi: Satellite data assimilation and parameter estimation with NICAM-LETKF, CEN/CliSAP WORKSHOP "Climate Data Assimilation", Hamburg, Germany, 5th October 2018.
  17. T. Miyoshi: Innovating "Big Data Assimilation" technology for revolutionizing very-short-range severe weather prediction, CREST Symposium on Big Data Application, Tokyo, Japan, 30th September 2018.
  18. Hironori Arai, Wataru Takeuchi, Kei Oyoshi, Lam Dao Nguyen, Towa Tachibana, Ryuta Uozumi, Koji Terasaki, Takemasa Miyoshi, Hisashi Yashiro, Kazuyuki Inubushi: GHG observation of rice field, Joint JECAM/Asia-RiCE Meeting, Taichung City, Taiwan, 17th September 2018.
  19. Guo-Yuan Lien, Takemasa Miyoshi, Takumi Honda, Shigenori Otsuka: Rapid-update-cycle high-resolution assimilation of radar data: Results from exploratory experiments and potential for operational prediction, 2018 Conference on Weather Analysis and Forecasting, Taipei, Taiwan, 11th September 2018.
  20. T. Miyoshi: ポスト京時代のデータ同化応用拡大への展望, 日本機械学会2018年度年次大会, Osaka, Japan, 2018年9月10日.
  21. T. Miyoshi: データ同化：シミュレーションと実測データを融合するデータサイエンス, 10回放射光学会若手研究会, Tokyo, Japan, 2018年9月3日.
  22. T. Miyoshi: Advancing Data Assimilation as a Science Hub: From Weather Forecasting and Beyond, MADA2018, Le Bourget-du Lac, France, 20th August 2018.
  23. T. Miyoshi: 気象予測研究の最先端！～ゲリラ豪雨を予測せよ！, 2018年度葦クラブ研究会, Nagoya, Japan, 2018年8月6日.
  24. Takemasa MIYOSHI, Shunji KOTSUKI, Koji TERASAKI, Keiichi KONDO, Guo-Yuan LIEN, Kenta KUROSAWA, Masaki SATOH, Hirofumi TOMITA, and Eugenia KALNAY: Enhancing Data Assimilation of GPM Observations, AOGS, Honolulu, Hawaii, 4th June 2018.
  25. Guo-Yuan Lien, Seiya Nishizawa, Ryuji Yoshida, Hisashi Yashiro, Tatiana Martsinkevich, Takumi Honda, Shigenori Otsuka, Takemasa Miyoshi, Hirofumi Tomita, and Yutaka Ishikawa: The computational aspect of the SCLAE-LETKF data assimilation system for rapid-update-cycle, high-resolution radar data assimilation, JpGU2018, Chiba, Japan, 20th May 2018.
  26. Guo-Yuan Lien, Takemasa Miyoshi: Issues regarding maintaining ensemble spreads, balance, and high-resolution information in rapid-update-cycle radar data assimilation with the LETKF, JpGU2018, Chiba, Japan, 20th May 2018.
  27. Okazaki, A., Miyoshi, T., Yoshimura, K., Zhang, F.: Toward online data assimilation for the millennium reanalysis, JpGU 2018, Chiba, Japan, 22nd May 2018.
  28. Terasaki, K., T. Miyoshi: Accounting for the observation error correlation in data assimilation, JpGU2018, Chiba, Japan, 20th May 2018.
  29. T. Miyoshi: ゲリラ豪雨を予測する, 2018年ゴールド・メダル賞受賞記念講演会, Tokyo, Japan, 2018年5月19日.
  30. T. Miyoshi: 次世代スーパーコンピュータとビッグデータが拓く未来の気象予測,「日本気象学会2018年度春季大会」シンポジウム, Tsukuba, Japan, 2018年5月18日.
  31. T. Miyoshi: データ同化：シミュレーションと実測データを融合するデータサイエンス, 九大-理研-福岡市・ISIT 三者連携シンポジウム「数理・ＡＩが解く未来！～計算科学の展開と期待～」, Fukuoka, Japan, 2018年5月15日.
  32. T. Miyoshi: 天気予報の数理：データ同化と予測可能性", 第26回JST数学キャラバン, Osaka, Japan, 2018年5月13日.
  33. Miyoshi, T.: Advancing Data Assimilation as a Science Hub. ADAPT seminar, The Pennsylvania State University ADAPT Center, University Park, PA, USA, 20th March 2018.
  34. Miyoshi, T.: Data Assimilation Research at RIKEN. ESSIC Seminar, University of Maryland, MD, USA, 16th March 2018.
  35. Miyoshi, T.: Advancing Data Assimilation as a Science Hub. Departmental Seminar, AOSC, University of Maryland, USA, 15th March 2018.
  36. 小槻峻司・黒澤賢太・三好建正: EFSOの現状と惑星気象研究への発展の可能性. 第19回惑星圏研究, 東北大学青葉サイエンスホール, 仙台, 2018年2月28日.
  37. Miyoshi, T., H. Tomita, S. Satoh, T. Ushio, and Y. Ishikawa: Project Progress Report CREST International Symposium on Big Data Application, Akihabara, 17th January 2018.

受賞

  1. 三好建正: 第5回「京」を中核とするHPCIシステム利用研究課題 優秀成果賞「ゲリラ豪雨予測を目指した「ビッグデータ同化」の研究」. 2018年11月2日.
  2. 本田匠: 日本気象学会 2018年度山本賞 「新世代静止気象衛星観測のデータ同化に関する研究」. 2018年10月30日.
  3. 三好建正: 読売テクノフォーラム第24回ゴールド・メダル 「ビッグデータ同化によるゲリラ豪雨予測の研究」. 2018年4月25日.
  4. 本田匠: 第9回理研研究奨励賞 "Improvement of Typhoon and heavy rainfall predictions by assimilating radiance observations from a new generation satellite "Himawari-8"". 2018年3月15日.
  5. 三好建正: 理研梅峰賞 「データ同化とシミュレーションの融合研究」. 2018年6月5日.

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