Shoshiro Minobe 研究室
主宰者:Shoshiro Minobe
北海道大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Minobe 研究室は、地球規模の気候変動と海洋環境の変化を観測データと数値シミュレーションを組み合わせて研究しています。特に、近年の極端な気象現象(猛熱波や異常高温)がなぜ起こるのか、その主要な原因を定量的に明らかにすることに注力しています。2023~2024年に世界で相次いだ記録的な気象現象について、地球全体のエネルギー収支の変化や海洋の水温パターンがどう影響したかを分析する など、気候システム全体の仕組みを解き明かそうとしています。
研究手法の特徴として、複数の気候モデルの出力と衛星・船舶観測データを詳細に比較検討し、その差異や不確実性を評価する作業を重視しています。特に海洋の酸素濃度や水温といった重要な物質量の観測値にはデータの空間的ばらつきや測定方法による誤差が含まれるため、複数の統計手法や品質管理方法を組み合わせて、より信頼性の高い傾向把握を目指しています。
さらに同研究室は、数年~数十年スケールでの気象・気候変動を予測する能力を高めることの重要性を強調し、国際的な研究プロジェクトを通じて関連機関と協力しています。こうした予測情報を海洋生物資源管理や防災対策に活用する道を開くことを目標としており、気象現象の仕組みを理解することが社会の持続可能性にどう貢献するかを考える研究を展開しています。
※ 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。
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関連研究室(8 件)
- 環境科学Masahiro Hashizume 研究室東京大学論文 184 件·共通: 気象, 気候変動, 気象・気候, 地球物理 +8
- 環境科学Yoonhee Kim 研究室東京大学論文 171 件·共通: 気象, 気候変動, 気象・気候, 地球物理 +8
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- 環境科学Kotaro Shirai 研究室University of Tokyo Hospital論文 137 件·共通: 気候変動, 気象・気候, 地球物理, エネルギー +5
- 生化学・分子生物学・遺伝学Hiroki Matsui 研究室University of Tokyo Health Sciences論文 102 件·共通: 確率論・統計学, 確率・統計, 統計, 環境保全 +7
- 医学Kiyoshi Shikino 研究室千葉大学論文 100 件·共通: 確率論・統計学, 確率・統計, 統計, 環境保全 +7
研究成果(16 件)
- [2025] Global and regional drivers for exceptional climate extremes in 2023-2024: beyond the new normalDOI: https://doi.org/10.1038/s41612-025-00996-z
- DOI: https://doi.org/10.1029/2025gb008751
- [2025] Exceptional heat and basin-scale connections in the Kuroshio–Oyashio region in the early 2020sDOI: https://doi.org/10.1007/s10872-025-00764-w
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40562-025-00384-8
- DOI: https://doi.org/10.1175/jcli-d-24-0173.1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00382-024-07327-7
- [2024] Underestimation of multi-decadal global O <sub>2</sub> loss due to an optimal interpolation methodDOI: https://doi.org/10.5194/bg-21-747-2024
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmars.2023.1161451
- DOI: https://doi.org/10.1175/bams-d-21-0280.a
- DOI: https://doi.org/10.1093/nsr/nwad184
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- [2022] Explaining and Predicting Earth System Change: A World Climate Research Programme Call to ActionDOI: https://doi.org/10.1175/bams-d-21-0280.1
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmars.2022.855965
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4100359
- [2021] Sea surface temperature predictability in the North Pacific from multi-model seasonal forecastDOI: https://doi.org/10.1007/s10872-021-00618-1
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmars.2020.576240
- DOI: https://doi.org/10.5363/tits.26.12_8
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