JpGU Meeting 2018
セッション概要| 領域外・複数領域(M) | |||
|---|---|---|---|
| セッション小記号 | 地球科学一般・情報地球科学 | ||
| セッションID | M-GI22 | ||
| 関連する分野 | A, P, S, H, B | ||
| タイトル | 和文 | Data assimilation: A fundamental approach in geosciences | |
| 英文 | Data assimilation: A fundamental approach in geosciences | ||
| タイトル短縮名 | 和文 | Data assimilation | |
| 英文 | Data assimilation | ||
| 代表コンビーナ | 氏名 | 和文 | 中野 慎也 |
| 英文 | Shin'ya Nakano | ||
| 所属 | 和文 | 情報・システム研究機構 統計数理研究所 | |
| 英文 | The Institute of Statistical Mathematics | ||
| 共同コンビーナ 1 | 氏名 | 和文 | 藤井 陽介 |
| 英文 | Yosuke Fujii | ||
| 所属 | 和文 | 気象庁気象研究所 | |
| 英文 | Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency | ||
| 共同コンビーナ 2 | 氏名 | 和文 | 宮崎 真一 |
| 英文 | SHINICHI MIYAZAKI | ||
| 所属 | 和文 | 京都大学理学研究科 | |
| 英文 | Graduate School of Science, Kyoto University | ||
| 共同コンビーナ 3 | 氏名 | 和文 | 三好 建正 |
| 英文 | Takemasa Miyoshi | ||
| 所属 | 和文 | 理化学研究所計算科学研究機構 | |
| 英文 | RIKEN Advanced Institute for Computational Science | ||
| 発表言語 | EE | ||
| スコープ | 和文 | ||
| 英文 | Data assimilation is an inversion approach to estimate the evolution of a system by utilizing a constraint given by a dynamical simulation model. Data assimilation is now widely used not only in meteorology and oceanography but also other fields of geosciences such as hydrology, solid earth science, and space science. This session aims at providing an opportunity for discussion on data assimilation studies among researchers of various field of geosciences. We encourage contributions addressing novel methods and theoretical developments of data assimilation. Contributions dealing with useful applications of data assimilation are also welcome. | ||
| 発表方法 | 口頭および（または）ポスターセッション | ||
| 学協会セッション（団体会員） | 日本海洋学会，公益社団法人日本気象学会，公益社団法人日本地震学会，地球電磁気・地球惑星圏学会 | ||
| 招待講演 |
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| 時間 | 講演番号 | タイトル | 発表者 | 予稿原稿 |
|---|---|---|---|---|
| 口頭発表 5月20日 AM1 | ||||
| 09:00 - 09:15 | MGI22-01 | Assimilation of EUV and ENA measurements for modeling of the inner magnetosphere | 中野 慎也 | 予稿 |
| 09:15 - 09:30 | MGI22-02 | Grad-CAM will tell the important regions to predict the typhoon intensity | 棚原 慎也 | 予稿 |
| 09:30 - 09:50 | MGI22-03 | Development of a storm-scale particle filter for investigating predictability of convection initiation and development | 川畑 拓矢 | 予稿 |
| 09:50 - 10:05 | MGI22-04 | Toward improved LETKF assimilation of non-local and dense observation by direct covariance localization in model space | 堀田 大介 | 予稿 |
| 10:05 - 10:25 | MGI22-05 | Issues regarding maintaining ensemble spreads, balance, and high-resolution information in rapid-update-cycle radar data assimilation with the LETKF | Guo-Yuan Lien | 予稿 |
| 口頭発表 5月20日 AM2 | ||||
| 10:45 - 11:00 | MGI22-06 | Development of a global ocean data assimilation system based on a 4DVAR method | 藤井 陽介 | 予稿 |
| 11:00 - 11:20 | MGI22-07 | Inter-comparison of data assimilation methods including ensemble-based techniques and implications for real applications | 宮澤 泰正 | 予稿 |
| 11:20 - 11:35 | MGI22-08 | 結合同化システムの短期再解析実験における降水量－SST関係 | 小林 ちあき | 予稿 |
| 11:35 - 11:55 | MGI22-09 | Eco-hydrological land data assimilation to monitor terrestrial water, ecosystem, and hydrological disasters | 澤田 洋平 | 予稿 |
| 11:55 - 12:10 | MGI22-10 | 観測インパクト評価診断（EFSO）ツールの適応型観測実験への利用 | 山崎 哲 | 予稿 |
| 講演番号 | タイトル | 発表者 | 予稿原稿 |
|---|---|---|---|
| ポスター発表 5月20日 コア | |||
| MGI22-P01 | アジョイント法による定常トレーサー分布から海洋鉛直拡散係数分布を推定する試み | 岡 顕 | 予稿 |
| MGI22-P02 | Impact of the spatial-temporal filtered increments for the high-resolution model | 広瀬 成章 | 予稿 |
| MGI22-P03 | Numerical Weather Prediction Experiments using a Coupled Atmosphere-Ocean Data Assimilation System in JMA/MRI (2) | 石橋 俊之 | 予稿 |
| MGI22-P04 | Applying data assimilation to precipitation nowcasting | 大塚 成徳 | 予稿 |
| MGI22-P05 | A new application of reanalysis dataset: investigation on the influence of a solar eclipse on the atmospheric temperature. | 楊 時賢 | 予稿 |