理化学研究所（理研）計算科学研究センターデータ同化研究チームの三好建正チームリーダー、東京大学大気海洋研究所の佐藤正樹教授、宇宙航空研究開発機構（JAXA）第一宇宙技術部門地球観測研究センターの久保田拓志主任研究開発員らと進めてきた、人工衛星による世界の降水観測データ（JAXAの全球衛星降水マップ（GSMaP））を生かした5日後までのリアルタイム降水予報についてプレスリリースを出しました。この研究は、小槻が理研での特別研究員・研究員時代に注力してきた研究であり、本プレスの主要構成論文にも貢献しています。
ところでこの降水予報システムは、非静力学正20面体格子大気モデルNICAMと、局所変換アンサンブルカルマンフィルタ（LETKF）を組み合わせたシステムで、NICAM-LETKFと呼ばれています (Terasaki et al. 2015; Miyoshi et al. 2020)。理研時代にこのシステムの開発に携わり、私自身はこれまでに、10報の論文を主著として発表してきました。一連の開発の中で学んだことは、「研究の中で苦労したことは、きっと次の論文の種になる」という事です。例えば、このプレスリリースの核になる、GSMaP同化実験に関する論文を2017年に出版しています（Kotsuki et al. 2017; JGR）。しかしその2年前に、どうしても実験が上手くいかず、半年間試行錯誤し、苦しんでいました。結局、丹念にデータと向き合う事で、その本質はデータ同化における誤差共分散の問題だと、ある日唐突に解決しました。自分が長く苦しんだ問題は多くの場合、世界の研究者が抱える問題です。その時見つかった問題を掘り下げることで、別の論文として簡単にまとめることができました（Kotsuki et al. 2017; QJRMS）。10報の中には、その様な連鎖の中に生まれた成果がいくつもあります。
何か１つの問題を解決したときに、２つの問題＝不思議が新しく生まれる。おそらくそういう「不思議が連鎖する」問題は、研究としては筋の良い問題であり、金鉱脈の様なものです。経験からの直感ですが、その様な金鉱脈に辿り着けるか否かは、丹念に生のデータと向き合うこと、それだけに掛かっています。こういった経験に基づく感覚は、極力言語化をして、研究室の若いスタッフに研究を通して伝えていきたいと思っています。同時に、どうしても教員となり「生のデータ」と触れ合う機会が減ってきた今、いかに問題を見つけ続けられるかが、これからの私自身・研究室の挑戦となってきます。
最後になりますが、これからも研究成果をこういった形で社会還元に繋げられるよう、研究室として努力して行きます！
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関連論文：
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- Miyoshi, T., S. Kotsuki, K. Terasaki, S. Otsuka, G.-Y. Lien, H. Yashiro, H. Tomita, M. Satoh, and E. Kalnay, 2020: Precipitation Ensemble Data Assimilation in NWP Models. Satellite Precipitation Measurement. Advances in Global Change Research, Springer, 69, 983-991. doi:10.1007/978-3-030-35798-6_25
- Otsuka, S., S. Kotsuki, M. Ohhigashi, and T. Miyoshi, 2019: GSMaP RIKEN Nowcast: Global precipitation nowcasting with data assimilation. J. Meteorol. Soc. Japan, 97, 1099-1117. doi:10.2151/jmsj2019-061
- Kotsuki S., K. Kurosawa, S. Otsuka, K. Terasaki and T. Miyoshi, 2019: Global Precipitation Forecasts by Merging Extrapolation-based Nowcast and Numerical Weather Prediction with Locally-optimized Weights. Weather and Forecasting., 34, 701-714. doi:10.1175/WAF-D-18-0164.1
- Terasaki K., S. Kotsuki and T. Miyoshi, 2019: Multi-year analysis using the NICAM-LETKF data assimilation system. SOLA, 15, 41-46. doi:10.2151/sola.2019-009
- Kotsuki S., K. Terasaki, K. Kanemaru, M. Satoh, T. Kubota and T. Miyoshi, 2019: Predictability of Record-Breaking Rainfall in Japan in July 2018: Ensemble Forecast Experiments with the Near-real-time Global Atmospheric Data Assimilation System NEXRA. SOLA, 15A, 1-7. doi:10.2151/sola.15A-001
- Terasaki, K., and T. Miyoshi, 2017: Assimilating AMSU-A Radiances with the NICAM-LETKF. J. Meteorol. Soc. Japan, 96, 433-446. doi:10.2151/jmsj.2017-028
- Kotsuki, S., Y. Ota, T. Miyoshi, 2017: Adaptive covariance relaxation methods for ensemble data assimilation: Experiments in the real atmosphere. Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., 143, 2001-2015. doi:10.1002/qj.3060
- Kotsuki, S., T. Miyoshi, K. Terasaki, G.-Y. Lien, and E. Kalnay, 2017: Assimilating the Global Satellite Mapping of Precipitation Data with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM. J. Geophys.Res. Atmos., 122, 631-650. doi:10.1002/2016JD025355
- Otsuka, S., S. Kotsuki, and T. Miyoshi, 2016: Nowcasting with data assimilation: a case of Global Satellite Mapping of Precipitation. Weather and Forecasting, 31, 1409-1416. doi:10.1175/WAF-D-16-0039.1
- Lien, G.-Y.,E. Kalnay, T. Miyoshi, G. J. Huffman, 2016: Statistical properties of global precipitation in the NCEP GFS model and TMPA observations for data assimilation. Mon. Wea. Rev., 144, 663-679. doi:10.1175/MWR-D-15-0150.11
- Lien, G.-Y.,T. Miyoshi, and E. Kalnay, 2016: Assimilation of TRMM Multisatellite Precipitation Analysis with a Low-Resolution NCEP Global Forecast System. Mon. Wea. Rev., 144, 643-661. doi:10.1175/MWR-D-15-0149.1
- Terasaki, K., M. Sawada, and T. Miyoshi, 2015: Local Ensemble Transform Kalman Filter Experiments with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM. SOLA, 11, 23-26. doi:10.2151/sola.2015-006