Dmitry Belikov 研究室
主宰者:Dmitry Belikov
千葉大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、大気中の温室効果ガスの発生源と消滅過程の解明に取り組んでいます。メタンや二酸化炭素といった主要な温室効果ガスについて、どこからどれくらい放出されているのか、また地球規模でどのように循環しているのかを明らかにすることが主要な研究テーマです。特に湿地帯や化石燃料採掘といった自然・人為的な発生源からの排出量を、観測と計算モデルの両面から正確に推定することに力を注いでいます。
研究の手法として、衛星観測データ(GOSAT など)や地上観測点での大気サンプル測定、さらに数値予報モデルを組み合わせた複合的なアプローチを採用しています。特に大気逆解析という手法を用いて、観測された大気中のガス濃度から遡って排出源の強度を推定する逆問題を解いています。また機械学習や複数モデルのアンサンブル手法により、既存のインベントリー推定値の検証と改善を行っています。
これまでの研究から、地域や時間によって排出量の推定値に大きな不確実性が存在すること、また観測点の配置によって推定精度が大きく変わることが明らかになっています。同時に、アジアやロシアといった特定地域での排出トレンドや、気候変動に伴う干ばつパターンの変化についても調査を進めており、こうした知見は各国の温室効果ガス削減政策の策定に向けた基礎情報となっています。
※ 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)
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- 医学Mitsuhiro Goda 研究室徳島大学論文 91 件·共通: 初期発生・パターン形成, 発生・形態形成, 発生・器官形成, 発生・幹細胞生物学 +4
- 環境科学Takahiro Tanaka 研究室広島大学論文 83 件·共通: 学習・記憶, 発生・幹細胞生物学, 認知・行動科学, システム・計算神経科学 +6
研究成果(32 件)
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- DOI: https://doi.org/10.3178/hrl.25-00021
- [2026] Machine-learning-based estimates of global natural vegetated wetland methane emissions (2000–2025)DOI: https://doi.org/10.5194/essd-18-3507-2026
- DOI: https://doi.org/10.1007/s44394-026-00020-9
- DOI: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu26-16089
- DOI: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu26-6047
- DOI: https://doi.org/10.5194/essd-2026-176
- DOI: https://doi.org/10.5194/essd-2026-176-supplement
- DOI: https://doi.org/10.5194/essd-17-1873-2025
- [2025] ASSESSMENT OF THE FLASH DROUGHTS IN THE KASHKADARYA REGION, UZBEKISTAN IN THE PERIOD 1990-2019DOI: https://doi.org/10.2208/journalofjsce.25-27027
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- [2025] A System Reanalysis of the Current Greenhouse Gases Budget of Terrestrial Ecosystems in RussiaDOI: https://doi.org/10.1029/2025gb008540
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2025.180586
- DOI: https://doi.org/10.3390/atmos16070782
- DOI: https://doi.org/10.5194/essd-17-1121-2025
- DOI: https://doi.org/10.14712/23361964.2024.8
- [2024] Comparison of observation- and inventory-based methane emissions for eight large global emittersDOI: https://doi.org/10.5194/essd-16-4325-2024
- DOI: https://doi.org/10.3390/atmos15070866
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40645-024-00634-x
- DOI: https://doi.org/10.1088/1748-9326/ad25a2
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43247-023-01190-w
- DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202457504008
- DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202457504006
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-42256-1
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4007978
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.envsci.2022.11.016
- DOI: https://doi.org/10.5194/acp-22-12705-2022
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-16850-8
- DOI: https://doi.org/10.1029/2021jd035688
- DOI: https://doi.org/10.5194/acp-21-1245-2021
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13091677
- DOI: https://doi.org/10.3390/atmos12050527
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