教員紹介
東京大学地震研究所 巨大地震津波災害予測研究センター
東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻
准教授
〒113-0032 東京都文京区弥生 1-1-1 東京大学地震研究所 3号館 33号室
Tel: 03-5841-1766 内線 21766
Fax: 03-5841-1766
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略歴
| 1995年3月 | 京都大学 理学部卒業 |
|---|---|
| 1997年3月 | 京都大学大学院 理学研究科 地球惑星科学専攻 修士課程 修了 |
| 2002年3月 | 京都大学大学院 理学研究科 地球惑星科学専攻 博士課程 修了 |
| 2002年4月 | 特殊法人 核燃料サイクル開発機構 東濃地科学センター 客員研究員 |
| 2006年3月 | 独立行政法人 海洋研究開発機構 地球内部変動研究センター 研究員 |
| 2009年6月 | 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所 特任研究員 |
| 2010年12月 | 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所 特任准教授 |
| 2013年9月 | 東京大学地震研究所 准教授 |
| 2013年10月 | 東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 准教授（兼任） |
研究テーマ
地球規模のリアルタイム観測ネットワークや、超高並列計算機による数値シミュレーション技術が発達した現代の科学技術をもってしても、2011年3月11日の東北地方太平洋沖地震（東日本大震災）では被害の拡大を食い止めることができなかった。いずれまた必ず発生する大地震から可能な限り多くの人命と財産を守るために、地震・津波・災害に関連した観測およびシミュレーションによる膨大なデータを、データ同化を始めとする統計学的手法によって余すところなく統合することにより、総合的な知見を創出することを目指している。
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および4次元変分法
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ため、
カルマンフィルタ、アンサンブルカルマンフィルタ、粒子フィルタに代表される逐次ベイズフィルタや、
4次元変分法などの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。
固体地球科学の諸問題に適した、独自の逐次ベイズフィルタおよび4次元変分法の開発を実施している。
主な論文・著書
- Sasaki, K., A. Yamanaka, S. Ito, and H. Nagao, Data assimilation for
phase-field models based on the ensemble Kalman filter, Computational
Materials Science, Vol. 141, pp. 141-152, doi:10.1016/j.commatsci.2017.09.025, 2018. - Ito, S., H. Nagao, T. Kasuya, and J. Inoue, Grain growth prediction
based on data assimilation by implementing 4DVar on multi-phase-field
model, Science and Technology of Advanced Materials, Vol. 18, Issue 1, pp. 857-869, doi:10.1080/14686996.2017.1378921, 2017. - Kano, M., H. Nagao, K. Nagata, S. Ito, S. Sakai, S. Nakagawa, M. Hori,
and N. Hirata, Seismic wavefield imaging of long-period ground motion
in the Tokyo Metropolitan area, Japan, J. Geophys. Res. Solid Earth, Vol. 122, doi:10.1002/2017JB014276, 2017. - Kano, M., H. Nagao, D. Ishikawa, S. Ito, S. Sakai, S. Nakagawa, M.
Hori, and N. Hirata, Seismic wavefield imaging based on the replica
exchange Monte Carlo method, Geophys. J. Int., Vol. 208, pp. 529-545, doi:10.1093/gji/ggw410, 2017. - Ito, S., H. Nagao, A. Yamanaka, Y. Tsukada, T. Koyama, M. Kano, and J.
Inoue, Data assimilation for massive autonomous systems based on a
second-order adjoint method, Phys. Rev. E, 94, 043307, doi:10.1103/PhysRevE.94.043307, 2016.