九州大学 研究者情報
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弓本 桂也(ゆみもと けいや) データ更新日:2023.11.22



主な研究テーマ
データ同化手法を用いたエアロゾル数値予測の高度化
キーワード:データ同化,エアロゾル,化学輸送モデル,衛星観測データ
2017.01~2024.03.
エアロゾル版再解析データの開発
キーワード:再解析プロダクト, エアロゾル,化学輸送モデル,データ同化,衛星観測
2017.01~2020.03.
大気汚染物質放出量の逆推計に関する研究
キーワード:逆推計,エミッションインベントリ,化学輸送モデル
2017.01~2019.03.
気候変動が大気汚染に与える影響に関する数値解析
キーワード:気候変動、大気汚染、数値シミュレーション
2017.01~2024.05.
従事しているプロジェクト研究
越境型大気汚染(黄砂)および地表大気汚染のヘルスインパクトアセスメント
2021.04~2024.03, 代表者:鹿嶋小緒里, 広島大学.
南米SAVER-Net観測網を用いたエアロゾル・大気微量気体の動態把握
2018.04~2024.03, 代表者:水野亮, 名古屋大学.
イメージャーおよび衛星搭載ライダーデータを用いた複合エアロゾル同化予測システムの開発
2022.04~2024.03, 代表者:弓本桂也, JAXA
JAXA 第3回地球観測研究公募.
先端遠隔計測観測と数値モデルを統合したエアロゾル多元要素同時同化に関する研究
2022.04~2026.03, 代表者:弓本桂也, 九州大学
科研費基盤A.
機械学習によって観測データと統合された新しい大気汚染予測システムの開発と実働実験
2022.04~2024.03, 代表者:弓本桂也
環境研究総合推進費.
次世代型全球大気汚染予測システムの開発
2020.04~2023.03, 代表者:五藤大輔, 国立環境研究所.
機械学習を用いた大気汚染予測システムへのガイダンス手法の開発と予測精度向上
2020.04~2022.03, 代表者:弓本桂也, 九州大学.
大気汚染対策効果評価のためのシミュレーション支援システムの研究開発
2019.04~2022.03, 代表者:菅田誠治, 国立環境研究所.
全球エアロゾル予測システムにおけるデータ同化手法の構築
2017.04~2019.03, 代表者:弓本桂也, 九州大学応用力学研究所
データ同化手法を導入したエアロゾル同化・予測システムの構築し,衛星観測を取り込むことによって予測精度の向上を目指す..
次世代静止衛星と数値モデルを融合したエアロゾル統合研究の新展開
2016.04~2020.03, 代表者:弓本桂也, 九州大学応用力学研究所
次世代静止衛星観測からエアロゾル光学的特性を推定する手法を開発、エアロゾルの全球分布を高時空間分解能で推定する。得られた観測データとエアロゾル気候モデルを統合するデータ同化システムを構築、エアロゾルの放出量・大気濃度・沈着量・放射強制力などの4次元分布を定量的に明らかにし、気候変動といったエアロゾルの影響評価の高精度化を目指す。.
衛星データ同化による第2世代大気組成再解析の構築
2018.04~2022.03, 代表者:宮崎和幸, 国立研究開発法人海洋研究開発機構
気候・大気汚染研究の基礎データとなるこ とを目指した第2世代の”大気組成の再解析(TCR-2)”の構築を目指す..
東アジア域のPM2.5汚染レジームの経年変化の総合解析
2018.04~2022.03, 代表者:鵜野伊津志, 九州大学
東アジア域でのPM2.5の主要成分はS→N→A(アンモニウム塩)とレジームの経年的な変化が考えられる。本研究では、衛星・化学 輸送モデル・地上観測を総合した10年スケールのPM2.5汚染レジームの経年変化とメカニズムの解明を行う。.
ポスト「京」重点課題「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」 サブ課題C:「総合的な地球観測の監視と予測」
2016.04~2020.03, 代表者:滝川雅之, 国立研究開発法人海洋研究開発機構.
Validation of the EarthCARE ATLID and MSI products using ground-based lidar and sunphotometry measurements in East Asia
2018.04~2022.03, 代表者:Tomoaki Nishizawa, National Institute for Environmental Studies, Japan, European Space Agency, ESA.
環境研究総合推進費S12-1大気質変化事例の構造解析と評価システムの構築,大気質変化事例の構造解析と評価システムの構築
2014.04~2019.03, 代表者:眞木貴史, 気象庁気象研究所.
マルチモデルアプローチによる大気組成データ同化研究
2015.04~2018.03, 代表者:宮崎和幸, 国立研究開発法人海洋研究開発機構.
多波長ライダーと化学輸送モデルを統合したエアロゾル5次元同化に関する先導的研究
2013.04~2018.03, 代表者:鵜野伊津志, 九州大学.
環境研究総合推進費5-1502多様な環境影響評価に資する風送エアロゾル濃度分布情報提供システムの構築
2015.04~2018.03, 代表者:眞木貴史, 気象庁気象研究所.
研究業績
主要著書
主要原著論文
主要総説, 論評, 解説, 書評, 報告書等
主要学会発表等
1. Keiya Yumimoto, Taichu T. Tanaka, Takashi Maki, Mayumi Yoshida, Mirai Kikushima, Kazuhisa Tanada, Hiroshi Murakami, Aerosol data assimilation with data from multiple space-borne observation platforms, The 12th Asia/Oceania Meteorological Satellite Users' Conference, 2022.11.
2. Keiya Yumimoto, Aerosol assimilation/forecasting in Japan, NASA ACCP Air Quality Virtual Workshop, 2021.03.
3. 弓本桂也, Air Quality Forecasting in Japan, Weather and Air Quality Forecasting Applications Workshop, 2019.07, NASAの次期地球観測衛星に関するWorkshopにおいて、日本を代表して日本の大気汚染予測の現状に関する講演を行った。(旅費、先方支弁).
4. Keiya Yumimoto, Development of an aerosol reanalysis product - JRAero, The First Workshop for the Development of Korean Air Quality Forecasting System, 2018.09, Development of an aerosol reanalysis product – JRAero.
5. Keiya Yumimoto, Taichu Y. Tanaka, Naga Oshima, Takashi Maki , Development of an aerosol reanalysis product - JRAero, 14th iCACGP Symposium/15th IGAC Science Conference, 2018.09, As well as meteorological reanalysis products (e.g., ERA, MERRA and JRA), reanalysis products for aerosol components are under development and ready for research use. A global aerosol reanalysis product named the Japanese Reanalysis for Aerosol (JRAero Version 1) was constructed by the Meteorological Research Institute (MRI) of Japan Meteorological Agency (JMA) and Research Institute for Applied Mechanics (RIAM) of Kyushu University (Yumimoto et al., Geosci. Model Dev., 2017). The reanalysis employs a global aerosol transport model developed by MRI (MASINGAR mk-2), a 2-dimensional variational assimilation method, and maps of aerosol optical depth (AOD) from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard Terra and Aqua satellites with horizontal resolution of TL159 (approximately 1.1°× 1.1°). Reanalysis products, including global distributions of AOD (for total and each aerosol component), surface PM2.5 concentration, and deposition amounts etc. are now available through the JRAero web site (https://www.riam.kyushu-u.ac.jp/taikai/JRAero/), and will be useful for various applications (e.g., climatological analyses of aerosol and its climate effect, epidemiologic studies of PM2.5, estimates of aerosol exposure and its health impact, and determination of the initial and boundary conditions of numerical models). In this presentation, we will overview setup of the reanalysis and indication of its quality as well as some research results with the reanalysis product..
6. Keiya Yumimoto, Taichu Y. Tanaka, Naga Oshima, Takashi Maki, Development of the aerosol reanalysis product (JRAero) and its use in aerosol researches in East Asia, Asia Oceania Geosciences Society, 15 th Annual Meeting, 2018.06, As well as meteorological reanalysis products (e.g., ERA, MERRA and JRA), reanalysis product for aerosol components are under development and ready for research use. A global aerosol reanalysis product named the Japanese Reanalysis for Aerosol (JRAero Version 1) was constructed by the Meteorological Research Institute (MRI) of Japan Meteorological Agency (JMA) and Research Institute for Applied Mechanics (RIAM) of Kyushu University. The reanalysis employs a global aerosol transport model developed by MRI (MASINGAR mk-2) and a 2-dimensional variational method, assimilates maps of aerosol optical depth (AOD) from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard Terra and Aqua satellites every 6 hour, and has horizontal resolution of TL159 (approximately 1.1°× 1.1°). Reanalysis products, including AOD (total and each aerosol component (dust, sulfate, sea salt, BC, OC)), surface PM2.5 and PM10 concentrations, and wet and dry depositions for each aerosol component etc. are now available through the JRAero web site (https://www.riam.kyushu-u.ac.jp/taikai/JRAero/), and would be useful for various applications (e.g., climatological analyses of aerosol and its climate effect, epidemiologic studies of PM2.5, estimates of aerosol exposure and its health impact, and determination of the initial and bounbary conditions of numerical models). In this presentation, we will overview setup of the reanalysis and indication of its quality as well as some research results with the reanalysis product..
7. Yumimoto K., Aerosol Data Assimilation with Lidar Observations (invited), 28th International Laser Radar Conference, 2017.06, Data assimilation is a technique to fuse numerical model and observations (1) to obtain the more accurate state for forecasts (initial value problem), (2) to optimize parameters (e.g., emissions) (inversion), (3) to generate a uniform, continuous, and best-estimated data product (reanalysis), and (4) to investigate the potential impact of observing system. In this presentation, we will introduce studies about aerosol data assimilation with both ground-based and space-borne lidar observations..
8. Yumimoto K., Operational and Research Activities for Asian Dust at Japan Meteorological Agency (keynote), Third Seminar of JSPS Core-to-Core Program - Collaborative Research between Mongolia, China and Japan on Outbreaks of Asian Dust and Environmental Regime Shift, 2016.08.
9. Yumimoto K., Development of a Forecasting and Data Assimilation System for Asian Dust in the Japan Meteorological Agency (JMA) (invited), AGU Fall Meeting, 2015.12.
10. Yumimoto, K. and Uno I., Inverse modeling of long-term CO emission in China with Green's function method and forward sensitivity (invited), nternational Workshop on Inventory, Modeling and Climate Impacts of Greenhouse Gas emissions (GHG's) and Aerosols in Asian Region, 2013.06.
11. Yumimoto, K. and Uno I., Recent Inverse Estimate of Chinese CO emission with Forward Sensitivity and Green's Function Method (invited), 3rd International Workshop on Emission Inventory in Asia, 2012.02.
12. Yumimoto, K., Uno, I., Eguchi, K., Takemura, T., Liu, Z., Shimizu, A., and Sugimoto, N, Elevated Large-Scale Dust Veil Originated in the Taklimakan Desert: Intercontinental transport and 3-dimensional structure captured by CALIPSO and regional and global models (invited), nternational Symposium on Atmospheric Light Scattering and Remote Sensing, 2009.07.
13. Yumimoto, K., Uno, I., Assimilation of CALIPSO and ground-based lidar data into the regional models (invited), 3rd International Workshop on Mineral Dust, 2008.09.
作品・ソフトウェア・データベース等
1. 九州大学応用力学研究所,気象庁気象研究所, エアロゾル版再解析データ (The Japanese Reanalysis for Aerosol), 2017.09
JRAero(Japanese Reanalysis for Aerosol)は気象庁気象研究所と九州大学応用力学研究所の協力により作成されたエアロゾルの4次元データセットです。, [URL].
学会活動
所属学会名
アメリカ地球物理学連合
日本地球惑星科学連合
日本エアロゾル学会
日本大気環境学会
日本気象学会
学会誌・雑誌・著書の編集への参加状況
2018.09~2021.09, 大気環境学会誌, 国内, 編集委員.
その他の研究活動
海外渡航状況, 海外での教育研究歴
Harvard University, UnitedStatesofAmerica, 2010.06~2011.02.
受賞
論文賞(共著), 大気環境学会, 2010.09.
山本・正野論文賞, 日本気象学会, 2010.10.
論文賞(主著), 大気環境学会, 2013.09.
論文賞(共著), 大気環境学会, 2014.09.
学会賞(進歩), 大気環境学会, 2015.09.
環境賞(優良賞), 国立環境研究所・日刊工業新聞社, 2017.06.
奨励賞, 日本エアロゾル学会, 2018.08.
文部科学大臣表彰(若手科学者賞), 文部科学省, 2019.04.
論文賞(共著), 大気環境学会, 2021.09.
平成31年度科学技術分野の文部科学大臣表彰 若手科学者賞, 文部科学省, 2019.04.
奨励賞, 日本エアロゾル学会, 2018.08.
環境賞-優良賞, 国立環境研究所,日刊工業新聞社, 2017.05.
論文賞, 大気環境学会, 2017.04.
進歩賞, 大気環境学会, 2015.09.
論文賞, 大気環境学会, 2014.09.
論文賞, 大気環境学会, 2013.09.
山本・正野論文賞, 日本気象学会, 2010.09.
論文賞, 大気環境学会, 2010.09.
研究資金
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会)
2022年度~2025年度, 基盤研究(A), 代表, 先端遠隔計測観測と数値モデルを統合したエアロゾル多元要素同時同化に関する研究.
2012年度~2013年度, 若手研究(B), 代表, 東アジアを対象とした広域大気汚染物質排出量の長期間逆推定.
2016年度~2019年度, 基盤研究(B), 代表, 次世代静止衛星と数値モデルを融合したエアロゾル統合研究の新展開.
2011年度~2011年度, 研究活動スタート支援, 代表, 広域大気汚染物質排出量の最適化-モデルと衛星を融合させたトップダウンアプローチ-.
2018年度~2021年度, 基盤研究(B), 分担, 東アジア域のPM2.5汚染レジームの経年変化の総合解析.
2018年度~2024年度, 国際活動支援班, 分担, 南米SAVER-Net観測網を用いたエアロゾル・大気微量気体の動態把握.
2018年度~2021年度, 基盤研究(B), 分担, 衛星データ同化による第2世代大気組成再解析の構築.
2015年度~2017年度, 基盤研究(C), 分担, マルチモデルアプローチによる大気組成データ同化研究.
2013年度~2017年度, 基盤研究(S), 分担, 多波長ライダーと化学輸送モデルを結合したエアロゾル5次元同化に関する先導的研究.
2009年度~2012年度, 基盤研究(A), 分担, 対流圏物質輸送モデルへのデータ同化手法の導入と新展開.
2014年度~2017年度, 若手研究(A), 連携, 全球エアロゾル化学気候統合モデルの開発と黒色炭素粒子の放射効果の高精度評価.
2012年度~2015年度, 新学術領域研究, 連携, 福島原発事故により放出された放射性核種の環境動態に関する学際的研究.
日本学術振興会への採択状況(科学研究費補助金以外)
2010年度~2010年度, 優秀若手研究者海外派遣事業, 代表, Application of 4 dimensional variational data assimilation to global aerosol climate model.
2009年度~2011年度, 特別研究員, 代表, 4次元変分同化手法の全球エアロゾル気候モデルへの導入と気候影響評価に関する研究.
2007年度~2008年度, 特別研究員, 代表, 4次元変分法を導入した次世代対流圏物質輸送モデルの開発と黄砂への応用.
競争的資金(受託研究を含む)の採択状況
2022年度~2023年度, 環境研究総合推進費, 代表, 機械学習によって観測データと統合された新しい大気汚染予測システムの開発と実働実験.
2022年度~2024年度, 宇宙航空研究開発機構 第3回地球観測研究公募, 代表, イメージャーおよび衛星搭載ライダーデータを用いた複合エアロゾル同化予測システムの開発.
2021年度~2022年度, 公益財団法人鉄鋼環境基金 環境助成研究, 代表, 機械学習を用いた大気汚染予測システムの予測精度向上.
2020年度~2021年度, 環境研究総合推進費, 代表, 機械学習を用いた大気汚染予測システムへのガイダンス手法の開発と予測精度向上.
2019年度~2021年度, 宇宙航空研究開発機構 第2回地球観測研究公募, 代表, 全球エアロゾル輸送モデルを用いた同化・予測システムの開発.
2019年度~2021年度, 環境研究総合推進費, 分担, 大気汚染対策効果評価のためのシミュレーション支援システムの研究開発:(サブテーマ3)大気汚染物質濃度解析データセットの作成および排出量 逆推計システムの開発(サブテーマリーダー).
2017年度~2018年度, 宇宙航空研究開発機構 第一回地球観測研究公募, 代表, 全球エアロゾル予測システムにおけるデータ同化手法の構築.
2017年度~2018年度, 鉄鋼環境基金環境助成研究, 代表, ひまわり8号データを用いたPM2.5同化・予測システムの開発.
2014年度~2018年度, 環境省地球環境保全等試験研究費, 分担, 分光日射観測とデータ同化によるエアロゾル・雲の地表面放射収支に与える影響監視に関する研究 .
2014年度~2018年度, 環境省環境研究総合推進費, 分担, 戦略的研究開発領域課題S-12-1-3:地域スケールの排出量逆推計システムの構築.
2015年度~2017年度, 環境省環境研究総合推進費, 連携, 多様な環境影響評価に資する風送エアロゾル濃度分布情報提供システムの構築.
学内資金・基金等への採択状況
2012年度~2015年度, 九州大学応用力学研究所共同利用研究, 代表, 大気エアロゾル同化システムとリモートセンシングデータを用いたエアロゾルに関する統合的研究.

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