Research Topics
研究紹介当研究室では，大気から地表，地下へと至る「水循環」の解明を目指し，最新のディープラーニング（AI）手法を積極的に取り入れています． 従来の物理モデルと最先端のデータ駆動型アプローチを融合させることで，予測精度の向上だけでなく，水文現象の本質的な理解に挑んでいます．
水文・地球科学分野でのAI（深層学習）の利用・応用
AI（深層学習）は現在，あらゆる分野で取り入れられ，開発・発展が急速に進んでいます． 他の分野で開発された手法・理論を，水文・地球科学分野への導入を進めています． しかし，水文・地球科学分野において今後実現象に用いていく上で解決すべき問題が多々あります． そのような問題に取組，また，水文・地球科学分野に適した手法等の開発を進めています．
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豪雨現象の予測・メカニズムの解明
近年，日本各地で激甚な豪雨被害が頻発しています． 特に九州地方においては，2017年の九州北部豪雨や2020年の令和2年7月豪雨（球磨川水系）など，甚大な被害をもたらす豪雨が相次いでいます． また，外水氾濫や内水氾濫を引き起こすような集中豪雨は，もはや毎年のように発生しているのが現状です． 当研究室では，こうした豪雨現象に対し，衛星データ，気象レーダー，地上観測地点などの多種多様な観測データを用い，さらに領域気象モデルを用いた数値シミュレーションを組み合わせることで，その発生メカニズムの究明に取り組んでいます． また，気候変動対策を見据えた研究として，将来気候予測データの「力学的ダウンスケーリング」による地域レベルでの豪雨予測や，領域大気モデルを用いた各流域における「物理的可能最大降水量（PMP：想定最大降水量）」の推定なども行っています．
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地球温暖化の影響評価
地球温暖化対策は国内外において非常に重要な課題となっています． 対策には，地球温暖化の影響を適切に把握する必要があります． 様々な事象に対して，地球温暖化の影響評価を進めています．
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地下水を含めた水循環に関する研究
熊本や他の地域において，水循環に関わる研究を進めています． 特に熊本においては地下水は重要な水資源であり，把握，今後の予測は喫緊の課題です．
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