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(GI)
セッションID M-GI28
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 加納 将行
英文 Masayuki Kano
所属 和文 京都大学防災研究所
英文 Disaster Prevention Research Institute
共同コンビーナ 2 氏名 和文 大石 俊
英文 Shun Ohishi
所属 和文 理化学研究所 計算科学研究センター
英文 RIKEN Center for Computational Science
共同コンビーナ 3 氏名 和文 近藤 圭一
英文 Keiichi Kondo
所属 和文 気象庁気象研究所
英文 Meteorological Research Institute
発表言語 E
スコープ 和文
Data assimilation is an approach to combine dynamical models and observations using principles of dynamical systems theory and statistical methods. Data assimilation is now widely used not only in meteorology and oceanography but also other geoscience fields 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.
英文
Data assimilation is an approach to combine dynamical models and observations using principles of dynamical systems theory and statistical methods. Data assimilation is now widely used not only in meteorology and oceanography but also other geoscience fields 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
時間 講演番号 タイトル 発表者
口頭発表 5月25日 PM1
13:45 - 14:00 MGI28-01 Exploring the use of the Gamma-Inverse-Gamma ensemble Kalman filtering to estimating global precipitation fields 武藤 裕花
14:00 - 14:15 MGI28-02 係数生成のランダム化と融合前推定による融合粒子フィルタの改善手法 平元 尚貴
14:15 - 14:30 MGI28-03 Approximate Bayesian Data Assimilation with Deep Learning Surrogate Models Alexandre M Tartakovsky
14:30 - 14:45 MGI28-04 前線構造の再現に適したデータ同化手法の検討 中下 早織
14:45 - 15:00 MGI28-05 Estimating Background Error Covariances via Neural Super-Resolution 安田 勇輝
15:00 - 15:15 MGI28-06 DASSH — Diffusion-Accelerated Smoothing Using Score-Based Heuristics Marios Andreou
講演番号 タイトル 発表者
ポスター発表 5月25日 PM3
MGI28-P01 LETKF-based Ocean Research Analysis (LORA) for a quasi-global domain 大石 俊
MGI28-P02 On-the-fly Observation Operators in ASUCA-RDA-LETKF for Scalable Ensemble Data Assimilation 寺崎 康児
MGI28-P03 Online model error estimation using a two-scale Lorenz-96 model 釣部 浩貴
MGI28-P04 Dynamical estimation of land surface emissivity and temperature for microwave radiance assimilation in the global NWP system of JMA 近藤 圭一
MGI28-P05 スライディングウィンドウメソッドによる非線形モデルに対する初期感度解析 福島 実
MGI28-P06 Data Assimilation for Data-Driven Model Generation with Varying Imperfect Initial Models Michael Goodliff
MGI28-P07 Data assimilation into an emulator of a magnetosphere-ionosphere model for reproducing the electric current system in the polar ionosphere 中野 慎也