Innovative four-dimensional variation method for data assimilation based on large-scale models

基于大尺度模型的资料同化创新四维变异方法

• 批准号: 17H01703
• 负责人: Nagao Hiromichi
• 金额: $ 10.15万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-01 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17H01703/
• 关键词: データ同化; 4次元変分法; 最適化; 不確実性評価; 地震; 時系列解析; モデリング; Ginzburg-Landau方程式; マルコフ連鎖モンテカルロ法; 地震波; 摩擦

项目成果

現業メソ同化システムを用いた4DVar, En4DVar, 4DEnVarの比較

使用商业细观同化系统的 4DVar、En4DVar 和 4DEnVar 的比较

• 发表时间: 2018
• 作者: 横田祥;小泉耕;國井勝;伊藤耕介
• 通讯作者: 伊藤耕介

Active Geophysical Monitoring (2nd Edition)

主动地球物理监测（第二版）

• 发表时间: 2019
• 作者: Junzo Kasahara;Michael S. Zhdanov;Hitoshi Mikada（編）;Hiromichi Nagao（分担執筆）
• 通讯作者: Hiromichi Nagao（分担執筆）

Various aspects of data assimilation techniques and expansion of their applications

资料同化技术的各个方面及其应用的扩展

• 发表时间: 2017
• 作者: 武鎗彰良;古志知也;岩瀬英治;S. Nakano
• 通讯作者: S. Nakano

Python による並列計算用粒子フィルタライブラリ開発

使用Python开发并行计算的粒子滤波器库

• 发表时间: 2018
• 作者: 中野 慎也;有吉 雄哉;樋口 知之
• 通讯作者: 樋口 知之

Uncertainty quantification for inhomogeneous frictional features in a slow-slipping fault based on a large-scale four-dimensional variational data assimilation

基于大规模四维变分数据同化的慢滑断层非均匀摩擦特征不确定性量化

• 发表时间: 2019
• 作者: S. Ito;M. Kano;and H. Nagao
• 通讯作者: and H. Nagao