研究者
J-GLOBAL ID：200901035706897778   更新日: 2024年10月31日

関山 剛

セキヤマ ツヨシ | Sekiyama Tsuyoshi
所属機関・部署：
気象庁 気象研究所 全球大気海洋研究部 第3研究室

気象庁 気象研究所 全球大気海洋研究部 第3研究室 について


職名： 主任研究官
ホームページURL (2件)： https://www.mri-jma.go.jp/Member/glb/hisekiyamatsuyo.html ,  https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=mQXhGrkAAAAJ
研究分野 (2件)： 宇宙惑星科学 ,  大気水圏科学
研究キーワード (5件)： 機械学習 ,  数値シミュレーション ,  データ同化 ,  気象学 ,  大気化学
競争的資金等の研究課題 (22件)：
  • 2024 - 2027 豪雨による複合的な水害を考慮した新たな浸水ハザードの提示
  • 2021 - 2026 深層学習を使った気象場ダウンスケーリングと大気環境予測
  • 2022 - 2025 ダストの視点から見た地球人間圏:ダストモデル精度向上のための広域枯れ草量推定
  • 2019 - 2023 統合粒子モデル開発による水物質を介した気象変化と環境汚染の相乗効果の解明
  • 2018 - 2021 原子力事故データの総合解析による事故時の有害物質大気中動態評価法の高度化 サブテーマ5「気象場の再現及びその不確かさの検討」
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論文 (72件)：
  • Peng Xian, Jeffrey S. Reid, Melanie Ades, Angela Benedetti, Peter R. Colarco, Arlindo da Silva, Tom F. Eck, Johannes Flemming, Edward J. Hyer, Zak Kipling, et al. Intercomparison of aerosol optical depths from four reanalyses and their multi-reanalysis consensus. Atmospheric Chemistry and Physics. 2024. 24. 10. 6385-6411
  • Takuya INOUE, Tsuyoshi Thomas SEKIYAMA, Atsushi KUDO. Development of a Temperature Prediction Method Combining Deep Neural Networks and a Kalman Filter. Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II. 2024. 102. 4. 415-427
  • Tsuyoshi Thomas Sekiyama, Syugo Hayashi, Ryo Kaneko, Ken-ichi Fukui. Surrogate Downscaling of Mesoscale Wind Fields Using Ensemble Super-Resolution Convolutional Neural Networks. Artificial Intelligence for the Earth Systems. 2023. 2. 3. 1-35
  • 関山剛. 衛星搭載ライダーエアロゾルデータ同化. レーザセンシング学会誌. 2023. 4. 1. 21-32
  • J. S. Reid, H. B. Maring, G. T. Narisma, S. van den Heever, L. Di Girolamo, R. Ferrare, R. E. Holz, P. Lawson, G. G. Mace, J. B. Simpas, et al. The coupling between tropical meteorology, aerosol lifecycle, convection, and radiation, during the Cloud, Aerosol and Monsoon Processes Philippines Experiment (CAMP2Ex). Bulletin of the American Meteorological Society. 2023. 104
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MISC (100件)：
  • Shoekn Ishii, Kozo Okamoto, Hajime Okamoto, Toshiyoshi Kimura, Takuji Kubota, Shunsuke Imamura, Daisuke Sakaizawa, Koichi Fujihira, Ayako Matsumoto, Izumi Okabe, et al. Future Space-Based Coherent Doppler Wind Lidar for Global Wind Profile Observation. Springer Aerospace Technology. 2024. 37-46
  • 関山剛, 石島健太郎, 大島長, 梶野瑞王, 出牛真, 藤田遼, 眞木貴史, 石戸谷重之, 亀崎和輝, 竹川暢之, et al. 第27回大気化学討論会開催報告. 日本大気化学会学会誌-大気化学研究-. 2023. 48. 048N02
  • 岩崎俊樹, 関山剛, 近藤裕昭. 第11章不確実性を考慮した大気拡散予測情報の緊急時活用法について. 気象研究ノート:点発生源からのメソスケール拡散シミュレーション-福島第一原子力発電所事故をふまえて-. 2023. 248. 169-181
  • 関山剛, 梶野瑞王, 五藤大輔, 打田純也. 第6章福島原発事故データを用いた検証に基づくモデル改良. 気象研究ノート:点発生源からのメソスケール拡散シミュレーション-福島第一原子力発電所事故をふまえて-. 2023. 248. 85-90
  • 関山剛, 寺田宏明, 鶴田治雄, 大浦泰嗣, 森泉純. 第7章モデル検証のための福島原発事故データ. 気象研究ノート:点発生源からのメソスケール拡散シミュレーション-福島第一原子力発電所事故をふまえて-. 2023. 248. 109-115
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講演・口頭発表等 (85件)：
  • AIによる天気予報:革命となるのか,それとも流行で終わるのか
    (計測自動制御学会・制御部門・プラントモデリング部会「モデルベースデザインとデータ駆動型モデリング」研究会 2024)
  • 大気科学におけるAIの利用方法
    (日本気象学会第57回夏季大学「新しい気象学2023」 2023)
  • 深層学習を使った気象シミュレーション代理モデルの可能性
    (「富岳」成果創出加速プログラム防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境予測2021年度成果発表会 2022)
  • 大気エアロゾルの確率予測、データ同化、そして深層学習
    (第38回エアロゾル科学・技術研究討論会 2021)
  • 深層畳み込みニューラルネットワークを用いた気象場の総観スケールからメソスケールへの統計的ダウンスケーリング
    (日本地球惑星科学連合2021年大会 2021)
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学歴 (3件)：
  • - 2013 東北大学 理学研究科 地球物理学専攻
  • - 1996 大阪大学 理学研究科 有機化学専攻
  • - 1995 大阪大学 理学部 化学科
学位 (2件)：
  • 学士(理学) (大阪大学)
  • 博士(理学) (東北大学)
経歴 (11件)：
  • 2021 - 現在 東京大学 先端科学技術研究センター 客員上級研究員
  • 2007 - 現在 気象庁気象研究所 主任研究官
  • 2007 - 現在 Senior Scientist, Meteorological Research Institute, JMA
  • 2015/04 - 2017/03 鳥取大学 乾燥地研究センター 客員教授
  • 2016/04 - 2016/09 茨城大学 理学部 非常勤講師
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委員歴 (15件)：
  • 2024/06 - 現在 日本気象学会 学術委員会放射能汚染対策部会
  • 2023 - 現在 宇宙航空研究開発機構 地球観測に関する科学アドバイザリ委員会EarthCARE分科会
  • 2022 - 現在 茨城県 茨城県東海地区環境放射線監視委員会委員
  • 2012 - 現在 日本学術会議・地球惑星科学会 IGBP・WCRP・DIVERSITAS合同分科会/IGAC小委員会 委員
  • 2019/07 - 2023/06 日本大気化学会 幹事・運営委員
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受賞 (3件)：
  • 2024/05 - レーザセンシング学会 論文賞 解説:衛星搭載ライダーエアロゾル観測のデータ同化
  • 2020/12 - 鳥取大学乾燥地研究センター 乾燥地科学共同研究発表賞 陸面状態の影響を強く受けた黄砂発生量の数値モデルシミュレーションと予測
  • 2009/06 - 気象庁 気象庁長官表彰 温室効果ガス監視情報開発に関して
所属学会 (4件)：
日本地球惑星科学連合 ,  日本大気化学会 ,  日本気象学会 ,  レーザセンシング学会
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