Kazuo Saito 研究室

主宰者：Kazuo Saito
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、豪雨や洪水などの極端気象現象の予測精度向上に関する研究を行っています。特に、従来の決定論的予報では対応が難しい小〜中規模河川の洪水予報について、数値気象予報モデルと統計的手法を組み合わせて解決することを目指しています。 研究の手法として、1000個以上のメンバーを持つアンサンブル予報システム（多数の異なる初期条件から予報を実行し、その分布から確率情報を抽出する手法）と、局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)という観測データを効率的に取り込む同化技術を活用しています。また、数メートル解像度の細密な格子で都市上空の海風や建物による乱流の相互作用を再現するシミュレーションも行い、局地的な気象変化のメカニズムを解明しています。さらに、日本全域を対象とした長期の大気データベース(再解析)を構築し、過去の極端気象と現在の予報精度向上を結びつける研究も進めています。 これらの研究を通じて、確率的な予報情報から災害リスク評価や避難判断に必要な情報を効果的に抽出する方法の開発にも取り組んでいます。

※ 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。

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