数理情報第4研究室

データ同化と逐次ベイズフィルタ

1.データ同化
数値シミュレーションと観測・実験データを、ベイズ統計学の枠組みで統融合するための基盤技術であり、シミュレーションモデルに含まれるパラメータおよび各時刻における状態を逐次推定しながら、将来予測が可能なシミュレーションモデルを創出することができる。主に気象学や海洋学で大きく発展を遂げ、例えば日々の天気予報はデータ同化そのものであり、予報円(確率密度関数)付きの台風の進路予測は、データ同化の結果が端的に表れた好例と言える。気象学とは異なる観点から、地震や津波に代表される固体地球科学に資するデータ同化技術の構築を目指している。

2.逐次ベイズフィルタ
データ同化では、数値シミュレーションから算出される予測モデルと観測データを比較する際に、逐次ベイズフィルタが用いられる。カルマンフィルタ、アンサンブルカルマンフィルタ、粒子フィルタ等、極めて多種多様な手法が提案されており、目的や計算負荷を勘案して選択する。これまで提案されてきた逐次ベイズフィルタは、固体地球科学の諸問題へ適用することが難しいことが多いため、独自の逐次ベイズフィルタの開発を実施している。


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