| 研究課題/領域番号 |
24K07131
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分17020:大気水圏科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
Le Duc 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (50773157)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2028年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | robust data assimilation / outliers / ensemble Kalman filter |
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| 研究開始時の研究の概要 |
This study proposes a way to maximize the use of observations in weather forecasts. The proposed method effectively utilizes all observations without rejecting them. The method will be implemented with real-time observations over Japan with the aim of improving weather forecasts in extreme cases.
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