Shigenori Otsuka 研究室

主宰者：Shigenori Otsuka
理化学研究所・RIKEN Center for Computational Science

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

大塚成徳研究室は、急速に発達する雨雲や大雨現象の短時間予報（数分～数十分先の予測）を実現するための研究を行っています。対象とする現象は、10分程度で急速に発達して豪雨をもたらす局地的な対流システムです。これらの現象は従来の気象予報では予測が困難であり、防災上の重要な課題となっています。 研究手法として、新型の気象レーダー（フェーズドアレイレーダー）が30秒ごとに取得する高解像度の立体観測データを用いています。このレーダー観測を数値予報モデルにリアルタイムで同化（取り込む）することで、30秒間隔で更新される予報システムを開発しました。同化手法には、アンサンブルカルマンフィルタという確率統計的なアプローチを採用しており、機械学習モデルも組み合わせた複合的なシステム構築を進めています。さらに、スーパーコンピュータの計算能力を活用して、リアルタイム処理を実現しています。 主要な成果として、30秒更新システムは従来の時間単位の更新予報よりも豪雨の予測精度が向上すること、数値モデルの非ガウス性（予測誤差の分布の歪み）が高速更新により軽減されることなどが報告されています。さらに、これらの研究成果は実際の防災警報システムに活用されつつあります。また、同様の手法を衛星観測データやラテンアメリカなど地上観測が少ない地域へ拡張する研究も進めています。

※ 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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