Development of a Learning-Based Data Assimilation Method Using an Earth Environmental Foundation Model

• Project/Area Number: 25K03183
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related; Basic Section 60030:Statistical science-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: 飯山 将晃 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (70362415)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大塚 道子 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (20636055)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2028: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2027: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000); Fiscal Year 2026: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2025: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
• Keywords: 深層学習 / サロゲートモデル / 気象予測 / データ同化 / 基盤モデル

Outline of Research at the Start

地球環境基盤モデルと名付ける，物理シミュレーションとデータ同化結果を教師データとした深層学習ベースの生成モデルと，地球環境基盤モデルを用いた下流タスクからなる新たな技術群を実現することが本研究の目標である．これを実現するために，気象データ特有の性質を反映した基盤モデルの構築を行い，基盤モデルを用いた気象予測手法の開発および学習型データ同化手法の開発を行う．また，基盤モデルの性能を検証するため，基盤モデルを用いた説明可能な気象予測手法の開発を行う．