2022年業績一覧

査読付原著論文

  1. Mulia, I.E, N. Ueda, T. Miyoshi, A.R. Gusman, K. Satake, 2022: Machine learning-based tsunami inundation prediction derived from offshore observations., Nat Commun., 13, 5489. doi.org/10.1038/s41467-022-33253-5
  2. Otsuka, S., 2022: Visualizing Lamb waves from a volcanic eruption using meteorological satellite Himawari-8., Geophys. Res. Lett., 49. e2022GL098324
  3. Konduru et al., 2022: Climatological characteristics of nocturnal eastward-propagating diurnal precipitation peak over South India during summer monsoon: Role of monsoon low-level circulation and gravity waves., Meteorological Applications., 29(6), doi:10.1002/met.2106
  4. Ohishi, S., T. Miyoshi, and M. Kachi, 2022: An ensemble Kalman filter-based ocean data assimilation system improved by adaptive observation error inflation (AOEI)., Geosci. Model Dev., 15, 9057-9073, doi:10.5194/gmd-15-9057-2022
  5. Ohishi, S., T. Hihara, H. Aiki, J. Ishizaka, Y. Miyazawa, M. Kachi, and T. Miyoshi, 2022: An ensemble Kalman filter system with the Stony Brook Parallel Ocean Model v1.0., Geosci. Model Dev., 15, 8395-8410, doi:10.5194/gmd-15-8395-2022.
  6. Kameyama, K., Y. Kanno, S. Ohishi, H. Tomita, Y. Fukutomi, and H. Aiki, 2022: Sporadic low salinity signals in the oceanic mixed layer observed by the Kuroshio Extension Observatory buoy., Frontiers in Climate., 4:820490, doi:10.3389/fclim.2022.820490
  7. Sakajo, T., S. Ohishi, and T Uda, 2022: Identification of Kuroshio meanderings south of Japan via a topological data analysis of sea surface height, Journal of Oceanography., 78, 495-513, doi:10.1007/s10872-022-00656-3
  8. Fujisawa, Y., Sy. Murakami, N. Sugimoto, M. Takagi, T. Imamura, T. Horinouchi, G. L. Hashimoto, M. Ishiwatari, T. Enomoto, T. Miyoshi, H. Kashimura, Y.-Y. Hayashi, 2022: The first assimilation of Akatsuki single-layer winds and its validation with Venusian atmospheric waves excited by solar heating., Sci Rep 12, 14577. doi.org/10.1038/s41598-022-18634-6
  9. Craig, G, M. Puh, C. Keil, K. Tempest, T. Necker, J. Ruiz, M. Weissmann, T. Miyoshi, 2022: Distributions and convergence of forecast variables in a 1000 member convection-permitting ensemble, Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. , 148(746), 2325-2343. doi.org/10.1002/qj.4305
  10. Honda, T., A. Amemiya, S. Otsuka, G.-Y. Lien, J. Taylor, Y. Maejima, S. Nishizawa, T. Yamaura, K. Sueki, H. Tomita, S. Satoh, Y. Ishikawa, and T. Miyoshi, 2022: Development of the Real-Time 30-s-Update Big Data Assimilation System for Convective Rainfall Prediction with a Phased Array Weather Radar: Description and Preliminary Evaluation, J. Adv. Modeling Earth Systems, 14(6), e2021MS002823. doi:10.1029/2021MS002823
  11. Honda, T., A. Amemiya, S. Otsuka, J. Taylor, Y. Maejima, S. Nishizawa, T. Yamaura, K. Sueki, H. Tomita, and T. Miyoshi, 2022: Advantage of 30-s-Updating Numerical Weather Prediction with a Phased-Array Weather Radar over Operational Nowcast for a Convective Precipitation System, Geophys. Res. Lett., 49(11), e2021GL096927. doi:10.1029/2021GL096927
  12. Yeh, H.-L., S.-C. Yang, K. Terasaki, T. Miyoshi, and Y.-C. Liou, 2022: Including observation error correlation for ensemble radar radial wind assimilation and its impact on heavy rainfall prediction, Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. , 148(746), 2254-2281. doi.org/10.1002/qj.4302
  13. Sun, C., S. Richard, T. Miyoshi, N. Tsuzu, 2022: Analysis of COVID-19 spread in Tokyo through an agent-based model with data assimilation. J. Clin. Med. , 11(9), 2401. doi.org/10.3390/jcm11092401
  14. Terasaki, K., and T. Miyoshi, 2022: A 1024-Member NICAM-LETKF Experiment for the July 2020 Heavy Rainfall Event. SOLA, 18A, 8-14. doi.org/10.2151/sola.18A-002
  15. Miyoshi, T. and Q. Sun, 2022: Control simulation experiment with the Lorenz's butterfly attractor, Nonlin. Processes Geophys., 29, 133-139. https://doi.org/10.5194/npg-29-133-2022
  16. Maejima, Y., T. Kawabata, H. Seko and T. Miyoshi, 2022: Observing system simulation experiments of a rich phased array weather radar network covering Kyushu for the July 2020 heavy rainfall event. SOLA, 2022, Volume 18, Pages 25-32. https://doi.org/10.2151/sola.2022-005
  17. Terasaki,K. and T. Miyoshi, 2022: Ensemble Kalman Filter Experiments at 112-km and 28-km Resolution for the Record-Breaking Rainfall Event in Japan in July 2018. In: Park S.K., Xu L. (eds) Data Assimilation for Atmospheric, Oceanic and Hydrologic Applications (Vol. IV). Springer, Cham. 525-542. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77722-7_20
  18. Miyoshi, T., K. Terasaki, S. Kotsuki, S. Otsuka, Y.-W. Chen, K. Kanemaru, K. Okamoto, K. Kondo, G- Y- Lien, H. Yashiro, H. Tomita, M. Sato, and E. Kalnay, 2022: Enhancing data assimilation of GPM observations. In: Silas M. (Eds) Precipitation Science, Measurement Remote Sensing, Microphysics, and Modeling. Elsevier, 787-804. doi:10.1016/B978-0-12-822973-6.00020-2
  19. Kotsuki, S., and Bishop, H. C. (2022): Implementing Hybrid Background Error Covariance into the LETKF with Attenuation-based Localization: Experiments with a Simplified AGCM. Mon. Wea. Rev., 150, 283-302. doi: 10.1175/MWR-D-21-0174.1
  20. Höhlein, K., S. Weiss, T. Necker, M. Weissmann, T. Miyoshi, and R. Westermann, 2022: Evaluation of Volume Representation Networks for Meteorological Ensemble Compression. In Vision, Modeling, and Visualization. The Eurographics Association. doi:10.2312/vmv.20221198

招待講演

  1. Takemasa Miyoshi, Enhancing Precipitation Prediction Algorithm by Data Assimilation of GPM Observations, PMM session of the joint PI meeting of JAXA Earth Observation Missions FY2021, Online, January 12, 2022.
  2. 三好建正、「富岳」を使ったゲリラ豪雨予報～2021年夏季のリアルタイム実証実験～、サイエンティフィック・システム研究会科学技術計算分科会2021 年度会合 富岳スペシャル3.0～新時代の防災・減災～、オンライン、2022年1月20日.
  3. Kotsuki, S., and Bishop, H. C.: Implementing Hybrid Background Error Covariance into the LETKF with Attenuation-based Localization: Experiments with a Simplified AGCM. データ同化ワークショップ、オンライン、2022年2月17日.
  4. 三好建正、新たな時代の気象学ー予測から制御へ、無名塾、オンライン、2022年3月1日.
  5. Taylor. J., Amemiya, A., Honda, T., Otsuka, S., Miyoshi, T., Convective-Scale Imbalance Induced by 30-Second Update Radar Data Assimilation, JpGU2022, Chiba, May 23, 2022
  6. Takemasa Miyoshi, Data assimilation research using Fugaku at RIKEN, Meteorology Colloquium, LMU, Munich, Germany, May 31, 2022
  7. Taylor. J., Amemiya, A., Honda, T., Otsuka, S., Miyoshi, T., Convective-Scale Imbalance Induced by 30-Second Update Radar Data Assimilation, JpGU2022, Chiba, May 23, 2022
  8. Taylor. J., Amemiya, A., Honda, T., Otsuka, S., Maejima, Y., Miyoshi, T., Convective-Scale Imbalance Induced by 30-Second Update Radar Data Assimilation, ISDA2022, Fort Collings, CO, USA, June 6, 2022
  9. Takemasa Miyoshi, A. Amemiya, T., Honda, T., Otsuka, S., Maejima, Y., Taylor, J., Tomita, H., Nishizawa, S., Sueki, K.Yamaura, T., Ishikawa, Y., Satoh, S., Ushio, T., Koike, K., Hoshi, E., Big data assimilation: Real-time 30-s-update forecast experiments using Fugaku in Tokyo in 2021, ISDA2022, Fort Collings, CO, USA, June 9, 2022, Keynote
  10. Taylor. J., Amemiya, A., Honda, T., Otsuka, S., Miyoshi, T., Sensitivity Testing with Localization Scale for a ConvectiveS-cale Ensemble Radar Data Assimilation System with 30-Sec Update, ISDA 2022, Fort Collings, CO, USA, June 9, 2022
  11. Takemasa Miyoshi, Fusing Big Data and Big Computation in Numerical Weather Prediction, International HPC Summer School 2022, Athens, Greece, June 20, 2022, Keynote
  12. Takemasa MIYOSHI, Qiwen SUN, Controllability of Extreme Events with the Lorenz-63 Model, Science Society in Clubhouse, online, July 15, 2022
  13. 竹田航太, 坂上貴之、多様体上HMCの収束定理と乱流統計への応用、第7回岡山応用数学セミナー、岡山、2022年 8月2日
  14. Takemasa Miyoshi, Sun, Q., Terasaki, K. and Maejima, Y.: From Predictability to Controllability: Control Simulation Experiment, AOGS2022, 19th Annual Meeting, Online, August 4, 2022
  15. Takemasa Miyoshi, Big Data Assimilation: Real-time 30-s-update Forecast Experiments Using Fugaku in Tokyo in 2021, AOGS2022, 19th Annual Meeting, Online, August 5, 2022
  16. 三好建正、気象学会関西支部夏季大学「『富岳』を使った天気予報の先端研究、オンライン、2022年8月20日
  17. Takemasa Miyoshi, Big Data Assimilation Real-Time 30-s-update ExperimentsUsing Fugakuin Tokyo in 2021, WWRP Symposium, online, August 24, 2022
  18. Takemasa Miyoshi, Big Data Assimilation Revolutionizing Numerical Weather Prediction Using Fugaku, 2nd US-Japan Workshop on Data-Driven Fluid Dynamics, Kobe, September 6, 2022, Keynote
  19. 三好建正, ビッグデータ同化:ゲリラ豪雨予測から予測科学へ 、日本計算機統計学会企画セッション「先進的な計算機環境と応用分野」、 2022年度 統計関連学会連合大会、東京、2022年9月7日
  20. 前島康光、富岳を用いた2021年夏季リアルタイムゲリラ豪雨予測の結果解析、2022年度シンポジウム 富岳で見える気象の未来予想図、オンライン、2022年9月10日
  21. 大塚成徳、トンガの海底火山の噴火に伴うラム波伝播の静止気象衛星画像による可視化、GFDオンラインセミナー、オンライン、2022年9月13日
  22. Kotsuki, S., Ouyang, M., Saito, T. and Shiojiri, D., Combining Data Assimilation and Sparse Sensing Placement Method For Designing Better Observing Networks, RIKEN Data Assimilation Seminar, Online, September 14, 2022
  23. Konduru Rakesh Teja, Masato I. Nodzu, and Jun Matsumoto, Satellite Observed seasonal and annual variation of Yakushima Island precipitation, Association of Japanese Geographers Autumn meeting 2022 , Takamatsu, September 23, 2022
  24. 三好建正、ビッグデータ同化:ゲリラ豪雨予測から予測科学へ、GIR公開セミナー、東京、2022年10月14日
  25. 竹田航太, 坂上貴之「UQと数理流体力学からはじめる学際研究の可能性」応用数学フレッシュマンセミナー2022、京都、2022年 10月15日
  26. 三好建正、『富岳』を使ったゲリラ豪雨予報、2022年度スパコンセミナー スパコンって何に使われてるの?私たちの暮らしと計算の世界、神戸、2022年10月29日
  27. Takemasa Miyoshi, Big Data Assimilation: Real-time 30-s-update Torrential Rain Forecast Using Fugaku in Tokyo in 2021, The 5th ISEE Symposium Toward the Future of Space-Earth Environmental Research, Nagoya, November 15, 2022
  28. 三好建正、ビッグデータ同化:ゲリラ豪雨予測から予測科学へ、2022年度武蔵野大学数理工学シンポジウム、東京、2022年11月16日
  29. 三好建正、ビッグデータ同化:ゲリラ豪雨予測から予測科学へ、理研イノベーションセミナー、オンライン、2022年11月17日
  30. Takemasa Miyoshi, Big Data Assimilation Revolutionizing Numerical Weather Prediction Using Fugaku, University of Reading Data Assimilation Research Center and RIKEN Online Joint Seminar Series, Reading, UK, November 23, 2022
  31. Takemasa Miyoshi, Big Data Assimilation revolutionizing numerical weather prediction using Fugaku, Statistical Science Seminar, University of College London, London, UK, November 24, 2022
  32. Takemasa Miyoshi, Big Data Assimilation Revolutionizing Numerical Weather Prediction Using Fugaku, AOSC Seminar/University of Maryland, College Park, Maryland, USA, December 1, 2022
  33. 三好建正、「富岳」を使ったリアルタイムゲリラ豪雨予測、情報処理学会連続セミナー2022「その先へ情報技術が貢献できること」、オンライン、2022年12月6日
  34. 竹田航太、坂上貴之、球面上の平均場方程式に対するHMCを用いたモンテカルロアプローチ、第99回金沢解析セミナー、金沢、2022年 12月9日
  35. 三好建正、「富岳」を使ったリアルタイムのゲリラ豪雨予報、第15回スーパーコンピューティング技術産業応用シンポジウム、オンライン、 2022年12月9日
  36. 三好建正、ビッグデータ同化 -ゲリラ豪雨予測から、予測科学へ-、一般財団法人 工業所有権協力センター内部向けセミナー、オンライン、2022年12月9日

受賞

  1. 三好建正:令和4年度科学技術分野の文部科学大臣表彰 科学技術賞(研究部門)「数値天気予報を革新するビッグデータ同化の研究」 2022年4月8日.
  2. 三好建正、寺崎康児:理研梅峰賞「富岳上での全球雲解像モデルと局所的アンサンブルカルマンフィルターによる大規模計算による天気予報システムの構築」2022年3月23日.
  3. James Taylor: 理研桜舞賞（研究奨励賞）「Oversampling Reflectivity Observations from a Geostationary Precipitation Radar Satellite: Impact on Typhoon Forecasts within a Perfect Model OSSE Framework」2022年3月23日.

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