現在進行中の研究プロジェクト

ムーンショット型研究開発事業 新たな目標検討のためのビジョン策定(ミレニアプログラム): 気象制御可能性に関する調査研究

R2-R3年度、研究代表者:三好建正

AIP加速課題: ビッグデータ同化とAIによるリアルタイム気象予測の新展開

H31-R3年度、研究代表者:三好建正

気象は、生活や社会経済活動に影響する。 本研究は、これまでのCREST研究成果に基づき、サイバー世界と現実世界を双方向に結んだ「高度天気予報活用社会」に向けて加速する。 これまで開発してきた「ビッグデータ同化」技術を実用化するための技術的課題に取り組むとともに、AI-シミュレーション連携により気象予測の新たな方向性を打ち出し、新しいAI研究の方向性を探る。 これにより革新的な天気予報を実現し、QoL向上や社会経済活動の高度化に向けて加速する。

理研新領域開拓課題: Prediction for Science

R2-R6年度、課題代表者:三好建正

本課題では、計算科学(第3の科学)とデータ科学(第4の科学)を融合した新しい第5パラダイムとして、「予測科学」を開拓します。

宇宙航空研究開発機構 共同研究: GPM観測データ同化による降水予測アルゴリズムの高度化

H31-R3年度、研究代表者:三好建正

「富岳」成果創出加速プログラム: 防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境予測

R2-R4年度、課題代表者:東京大学 佐藤正樹、テーマ横断的協力機関分担者:三好建正

本研究では、近年激甚化する集中豪雨等の極端気象現象からの防災・減災を実現するために、 観測ビッグデータ同化及び大アンサンブルデータ同化手法の研究開発を、 領域大気データ同化システムSCALE-LETKF及び全球大気データ同化システムNICAM-LETKFを用いて進める。

CREST[人工知能] イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化: オンデバイス学習技術の確立と社会実装

R2-R4年度、研究代表者:松谷宏紀(慶応大学)、研究分担者:三好建正

科研費 基盤研究(S): あかつきデータ同化が明らかにする金星大気循環の全貌

R1-R5年度、研究代表者: 神戸大学 林祥介、研究分担者:三好建正

国際科学技術共同研究推進事業 戦略的国際共同研究プログラム(SICORP): 先進ICTを用いた淡水生態系復元力の監視

H30-R3年度、研究代表者:立命館大学 熊谷道夫、研究分担者:三好建正

研究教育拠点(COE) 形成推進事業: 複数の災害リスク評価に基づく都市計画に資する災害科学研究

H29-R2年度、研究代表者:富田浩文(理研)、研究分担者:三好建正

研究教育拠点(COE) 形成推進事業: 異なる時間スケールを考慮したレジリエント社会形成に資する計算科学研究

R3-R6年度、研究代表者:大石哲(理研)、研究分担者:三好建正

科研費 基盤研究(B): 次世代の天気予報での雷予報を見据えた先駆的雷気象モデルの開発

R2-R6年度、研究代表者:北海道大学 佐藤陽祐、研究分担者:本田匠

科研費 若手: 超高解像度アンサンブルシミュレーションで探るゲリラ豪雨の予測可能性限界

R2-R5年度、研究代表者:本田匠

科研費 若手: 「ゲリラ豪雨」予報高精度化に向けた超高頻度・高解像度雷発光データ同化

H30-R3年度、研究代表者:前島康光

科研費 若手(B): 対流スケールの予測可能性の理解と向上

H28-R3年度、研究代表者:大塚成徳

これまでゲリラ豪雨のような短時間・局所的な気象災害の観測・予測は困難であったが、新しい観測装置の登場と計算機能力の向上により、 100 m解像度・30秒間隔程度での観測・予測が可能になりつつある。本研究の目的は、100 m・30秒という、これまでにない短時間・局地的な 時空間スケールで積雲対流の数値天気予報における誤差成長を測定することで、カオス力学系としての積雲対流の予測可能性に関する理解を得て、 超高解像度数値天気予報の有効性に対する理論的裏付けを強化することである。さらに、積雲対流の実用上の予測可能性向上につながる手法開発に取り組む。

終了したプロジェクト

科研費 基盤研究(A): 近代化以前の気候天候変動の復元に向けた革新的データ同化手法の構築

H30-R2年度、研究代表者:東京大学 芳村圭、研究分担者:三好建正

東京電力 共同研究:ダム運用の高度化に関する研究

H28-R1年度、研究代表者:三好建正

JAXA委託研究:次世代衛星搭載降水レーダデータの気象予報データ同化手法の開発

H28-R1年度、研究代表者:三好建正

研究教育拠点(COE)形成推進事業:関西地域を対象とした都市防災の計算科学研究-地震津波と集中豪雨、被害のハザードマップの作成

H24-H28年度、研究代表者:理研 富田浩文、共同研究者:三好建正

CREST: 『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

H25-H30年度、研究代表者:三好建正

本研究では、次世代の高精細シミュレーションと新型センサによる「ビッグデータ」を扱うための「ビッグデータ同化」の技術革新を創出し、 ゲリラ豪雨予測に 応用して、フェーズドアレイ気象レーダー、次期気象衛星ひまわり、スーパーコンピュータ「京」という我が国が世界に誇る次世代技術を駆使して実証実験し、 防災・減災に資するとともに、気象学的ブレークスルーをもたらします。

JAXA 第8回降水観測ミッション: GPM観測のデータ同化の高度化

H28-30年度、研究代表者:三好建正

本研究では、前回・第7回の公募研究で得られた知見に基づき、正20面体型全球非静力学大気モデルNICAMを用いた、 GPMやその他の衛星観測を統合的に扱うデータ同化技術の更なる高度化を進め、新たな降水プロダクトの可能性を切り拓く先端的な研究開発を行う。 また、陸面モデルのデータ同化にも発展させ、気象予報を超えて、水資源管理や農業分野への社会貢献に結びつけることを目指す。

ポスト「京」重点課題4 サブ課題A 目標1: 先端的データ同化手法の開発と観測ビッグデータの活用

H26-H31年度、重点課題4代表者:海洋研究開発機構 高橋桂子、サブ課題A責任者:気象研究所 瀬古弘、目標1担当責任者:三好建正

本研究では、集中豪雨などによる気象災害の被害を減らすため、 最新の観測技術による高頻度かつ高密度な「観測ビッグデータ」を十分に活かすための先端的なデータ同化研究を行います。

CREST: EBD: 次世代の年ヨッタバイト処理に向けたエクストリームビッグデータの基盤技術

H25-H30年度、研究代表者:東京工業大学 松岡聡教授、主たる共同研究者:三好建正

ゲリラ豪雨予測を可能にする次世代ビッグデータ同化アプリケーションのEBDコ・デザインのため、下記の開発を行っています。

  • フェールセーフのEBDワークフローの開発
  • Geographical Searchアルゴリズムの最適化
  • EBDのプラットフォームの設計・開発のコ・デザイン

JAXA 第7回降水観測ミッション: TRMM/GPM降水観測データのアンサンブルデータ同化

H25-27年度、研究代表者:三好建正

本研究では、高度なアンサンブルデータ同化手法である LETKF を、 詳細な降水過程を含む全球モデル NICAM (NOnhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model)に適用し、 TRMM/GPM など衛星降水観測データを同化し、大気客観解析及びこれを初期値とした数値天気予報の精度向上を達成します。

一緒に研究しませんか?

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

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