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所属
千葉大学 国際高等研究基幹 / 環境リモートセンシング研究センター
研究キーワード
データ同化、天気予報、衛星観測、パラメータ推定、リアルタイム予測、作物収量推定、陸面過程モデル、気象予測、土壌水分、結合システム、降水予測、水文、降水、結合同化、数値天気予報、大気陸面相互作用、ビッグデータ、予測、気象、全球陸面再解析、NICAM-LETKF、レザバー計算、ランドスケープモデル、大気、機械学習、ディープラーニング、AI、数値気象モデル、豪雨予測、データサイエンス、水災害、災害伝承、観測位置最適化、数値気象予測、データ駆動型、陸域モデル、気象制御、気象災害予測、ELSI
所属学会情報
日本地球惑星科学連合、日本土木学会、水文・水資源学会/日本水文科学会、日本リモートセンシング学会、日本気象学会
研究テーマ
衛星ビッグデータとデータサイエンスの統合による地球環境・災害予測研究の新展開
研究概要
千葉大学・環境リモートセンシング研究センターで蓄積してきた衛星観測ビッグデータを、ディープラーニングを始めとするデータサイエンス技術により統合し、 気象環境・災害予測を飛躍的に改善すること、さらに気象の制御とその費用対効果など予測を高度利用する社会の創成に挑戦します。
この試みが実現すれば、膨大な静止衛星データを活用した新しいデータ駆動型降水予測による、千葉大発のAI天気予報が可能となります。
また気候変動研究の観点から、地球の「炭素収支」推定に取り組みます。本プロジェクトでは、千葉大独自の陸面環境変動予測システムを開発し、
モデル・衛星データ統合により全世界の炭素収支をモニタリングすることを目指します。
また、2020年以降の気候変動問題に関する国際的な枠組みであるパリ協定で定めた長期目標に向けた達成度を確認する
「グローバルストックテーク」(Global Stocktake : GST)へのインプット等、研究成果を活かした国際貢献を推進します。
