Sameh A. Kantoush 研究室
主宰者:Sameh A. Kantoush
京都大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、水と土砂の流れに関わる様々な問題を、実験と数値解析を通じて解明することに取り組んでいます。開水路の流れの抵抗性、ダムの堆砂対策、洪水時のエネルギー消散メカニズムなど、水資源管理や防災に直結する課題を研究対象としています。具体的には、実験用の水路を用いた流体の挙動観察や、コンピュータシミュレーションによる河川や貯水池の土砂動態の予測を行っています。
加えて、気候変動と水文学的問題の関連性や、衛星データを活用した水文状態の把握にも力を入れています。豪雨やそれに伴う洪水・土砂流出の予測、地下水の枯渇メカニズムの解析、河川への塑性廃棄物流入による災害増幅メカニズムなど、現代的な水環境問題に対して多角的にアプローチしています。また機械学習を用いた流量や土砂濃度の予測、遠隔センシングデータ解析による植生変化の監視なども展開しており、従来の水工学的知見に新しい情報技術を組み合わせた研究が特徴です。
これらの研究成果は、ダムの効率的な運用方法の開発、洪水危険度評価の高度化、河川流域における総合的な災害リスク評価など、防災や水資源管理の実践的改善につながることを目指しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 生化学・分子生物学・遺伝学Takashi Morita 研究室Nagoya University Hospital論文 25 件·共通: 生物学, 学習, 神経科学, 認知・行動 +10
- 薬学・薬理学Hiroshi Yamazaki 研究室京都大学論文 25 件·共通: 学習, 生物学, 神経科学, 認知・行動 +7
- 神経科学Katsumi Watanabe 研究室早稲田大学論文 25 件·共通: 学習, 生物学, 神経科学, 認知・行動 +7
- 環境科学Fumiki Hosoi 研究室東京大学論文 17 件·共通: 学習, 生物学, 神経科学, 認知・行動 +4
- 農学・生物科学Wei Guo 研究室東京大学論文 77 件·共通: 学習, 生物学, 神経科学, 認知・行動 +6
- エネルギーKenichi Furuhashi 研究室東京大学論文 21 件·共通: 工学, 機械・ロボティクス, 学習, 生物学 +5
- 農学・生物科学Masayuki Hirafuji 研究室東京大学論文 10 件·共通: 生物学, 学習, 神経科学, 認知・行動 +5
- 農学・生物科学Tadao Asami 研究室東京大学論文 55 件·共通: 生物学, 工学, 機械・ロボティクス, 機械工学 +4
研究成果(100 件)
- [2026] Morphodynamic role of wart-type roughness in shaping flow patterns and resistance in steep channelsDOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2026.109200
- DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30969146.v1
- DOI: https://doi.org/10.32604/cmes.2025.074768
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2025.110150
- [2025] Analysis of Riverine Flood Dynamics by using Sentinel-1 Satellite Imagery in An Giang, VietnamDOI: https://doi.org/10.26459/hueunijns.v134i1s-1.7934
- DOI: https://doi.org/10.26459/hueunijns.v134i1s-1.7876
- DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2025.2608917
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-33650-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apples.2025.100283
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.108691
続きを表示(残り 90 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.envpol.2025.127329
- DOI: https://doi.org/10.64697/978-90-835589-7-4_41wc-p2031-cd
- DOI: https://doi.org/10.64697/978-90-835589-7-4_41wc-p1998-cd
- DOI: https://doi.org/10.64697/978-90-835589-7-4_41wc-p2030-cd
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs17193375
- DOI: https://doi.org/10.1080/17499518.2025.2559372
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2025.102781
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40808-025-02620-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2025.110010
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.107066
- [2025] Energy loss prediction and analysis for rectangular, triangular, and trapezoidal piano key weirsDOI: https://doi.org/10.2166/aqua.2025.034
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2025.180250
- DOI: https://doi.org/10.1080/15715124.2025.2545499
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2025.105253
- DOI: https://doi.org/10.1007/s41748-025-00750-8
- DOI: https://doi.org/10.1029/2024wr039034
- DOI: https://doi.org/10.2166/nh.2025.167
- DOI: https://doi.org/10.3390/hydrology12070176
- DOI: https://doi.org/10.1002/hyp.70206
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e43173
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2025.107947
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2025.179529
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.127686
- DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30969146
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cliser.2025.100586
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.124983
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.104368
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.132853
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11269-025-04121-w
- DOI: https://doi.org/10.1190/int-2024-0118.1
- DOI: https://doi.org/10.2208/journalofjsce.24-16055
- DOI: https://doi.org/10.2208/journalofjsce.24-16089
- DOI: https://doi.org/10.2208/journalofjsce.24-16118
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.24-16065
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.24-16067
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nbsj.2024.100180
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijsrc.2024.11.006
- DOI: https://doi.org/10.1080/19942060.2024.2444419
- DOI: https://doi.org/10.1190/int-2024-0090.1
- DOI: https://doi.org/10.1190/int-2024-0107.1
- DOI: https://doi.org/10.3390/w16233371
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.123082
- [2024] Analysis of turbidity current plunging and floating woody debris in a reservoir during flood eventsDOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2024.102027
- DOI: https://doi.org/10.1007/s41207-024-00674-1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s41748-024-00510-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2024.104947
- DOI: https://doi.org/10.1080/15715124.2024.2413700
- DOI: https://doi.org/10.3390/w16192783
- DOI: https://doi.org/10.1080/09715010.2024.2401845
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.122435
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2024.109535
- DOI: https://doi.org/10.1002/rvr2.82
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijsrc.2024.08.003
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2024.101929
- [2024] Pre-processing satellite rainfall products improves hydrological simulations with machine learningDOI: https://doi.org/10.1080/02626667.2024.2378108
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00382-024-07319-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2024.102626
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31476
- DOI: https://doi.org/10.3390/hydrology11050069
- DOI: https://doi.org/10.1080/00221686.2024.2336153
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0297556
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-51405-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e24702
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2024.107509
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2023.101426
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cliser.2023.100415
- DOI: https://doi.org/10.2166/wst.2023.277
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-41276-1
- DOI: https://doi.org/10.2166/wcc.2023.240
- DOI: https://doi.org/10.1175/jhm-d-23-0043.1
- [2023] Uncertainty Quantification of Deep Learning–Based Statistical Downscaling of Climatic ParametersDOI: https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0057.1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.118260
- DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2023.2203798
- DOI: https://doi.org/10.1080/10106049.2023.2197504
- [2023] Changes in the spatial-temporal of the amount of sediment suspended in the Mekong Delta in VietnamDOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1143/1/012007
- DOI: https://doi.org/10.3178/hrl.17.62
- DOI: https://doi.org/10.1080/15481603.2023.2285178
- DOI: https://doi.org/10.1002/hyp.14834
- DOI: https://doi.org/10.30852/sb.2023.2347
- DOI: https://doi.org/10.2166/hydro.2022.013
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2022.101016
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2022.100245
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2022.108368
- DOI: https://doi.org/10.3390/w14101588
- DOI: https://doi.org/10.1029/2021wr031048
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102736
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128982
- DOI: https://doi.org/10.1080/02626667.2022.2153298
- DOI: https://doi.org/10.2166/hydro.2022.094
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jher.2022.09.002
科研費(0 件)
まだデータがありません(KAKEN 取り込み後に表示)。
所属学会・役職(0 件)
まだデータがありません(学会データ連携後に表示)。