Mio Matsueda 研究室

本研究室は、季節・中期天気予報スキルの向上と、大気現象の予測可能性に関する研究を行っています。具体的には、数値気象予報モデルの予測精度を多角的に評価するとともに、初期大気状態や大規模流動パターンが予報精度に与える影響を調査しています。例えば、数週間先の気象をどの程度正確に予測できるか、あるいは予報がなぜ大きく外れるのかといった問題に取り組んでいます。 手法としては、複数の気象予報センターのアンサンブル予報データを解析し、モデル間の差異と共通性を比較しています。また、自己組織化マップやクラスター解析などの統計手法を用いて大規模な大気パターンを分類し、その特性を定量的に評価しています。北半球の惑星規模気象現象から日本の地域的な豪雨現象まで、複数の時間・空間スケールの問題に対して、実観測データと予報モデル出力の関連性を分析しています。 これらの研究を通じて、どのような大気パターンの下では予報精度が高く、どのような条件では予報が失敗するのかといった知見を得ることで、より正確で信頼性の高い気象予報の実現に貢献しています。北極海の海氷予測など、海上航行の安全性向上など実際の応用面でも研究成果が活用されています。