叡啓で学ぶ

叡啓で学ぶ教員紹介

山田 芳則(ヤマダ ヨシノリ)

教授
博士(地球環境科学)
研究室:613号室
E-mail:yyamada@eikei.ac.jp
オフィスアワー:9:00~17:45

プロフィール

地球環境科学博士。大雨や大雪をもたらす雲の研究が専門。

担当分野

環境学、データサイエンス

担当講義

Introduction to Data Science A/データサイエンス概論A
Natural Disaster/自然災害論
Global Environment/地球環境論

メッセージ

気象や水象、地象に関する地球科学は、日々の生活や防災、地球環境問題などの背景となる非常に重要な分野です。一方、現在の社会では、膨大な量の各種データが蓄積されていますので、データサイエンスの学修も必須と言えます。地球上で生じている様々な現象の理解を通して、科学的に物事をみたり考えたりする力を涵養し、またデータサイエンスの知識・技術を身に付けることで、文系・理系を問わず社会において活躍できる場を広げることができるようになるでしょう。

 

研究に関する自己PR

主な研究分野は大雨や大雪をもたらす雲や降水システムが対象である。とりわけ、平地や山地上でのこれらの3次元構造の時間発展をドップラーレーダーや高解像度数値モデル実験によって研究している。また、高度な微物理モデルの開発にも取り組んでいる。

研究テーマ

  • 大雨や大雪をもたらす雲の3次元構造について、主にドップラーレーダーと高解像度数値モデルによる解明

  • 降水粒子の形成過程を表現する高度な微物理モデルの開発

  • 大雨や大雪をもたらすメカニズム解明

  • 雲や降水システムと地形との相互作用の解明

  • 対流雲内での突風や短時間強雨の発生機構の解明

  • ドップラーレーダーデータから高精度で風を解析するためのシステム開発

  • 太陽光発電のための日射量予測の高度化

  • 気温0℃近傍で形成される多様な融解粒子のモデル化と探知(科研費:基盤研究B:研究代表者)

  • 氷相バルク微物理モデルの再検討及び降雪粒子観測とレーダーデータによるモデルの評価(北海道大学低温科学研究所共同研究:2022年度)

研究の特徴・内容

大雨や大雪は大きな災害を引き起こす場合がある。しかし、現在でもこれらの予測が困難であるのは、これらをもたらす雲の実態(3次元構造の時間発展など)が解明されていないことや降水機構が未解明であることも一因である。雲の実態を解明するためには高速な観測システム(主にドップラーレーダー)と高解像度の数値モデルが必要である。大雨や大雪を発生させる降水形成過程を明らかにするために、雲の微物理モデルの高度化にも取り組んでいる。

雲の3次元構造の時間発展を解明するために、複数のドップラーレーダーを用いる先端的な3次元風解析システム(マルチドップラー解析)を自ら開発した。この解析システムの性能は世界でもトップレベルにあると考えられ、平坦な地表面上や山地上の雲の解析に適用可能である。山地上での降水雲・降雪雲と地形との相互作用の研究にも利用可能である点は、国土面積の70%を山地が占める日本での研究にとって非常に重要である。最近、最先端のフェーズドアレイレーダーをこの解析システムに適用して、時間解像度30秒で対流雲内の3次元構造の時間発展をとらえることに成功した。 

微物理モデルの高度化では、現在でもモデル化が貧弱な0℃付近での融解過程モデルを開発することで、「マルチフェーズ気象学」という新しい分野の創出を目指している。

論文リスト

  • Yamada, Y., 2021: An efficient practical post-processing algorithm for the quality control of dual-pulse repetition frequency Doppler velocity data.  J. Meteor. Soc. Japan, 99, 731-739.  Doi: https://doi.org/10.2151/jmsj.2021-036. (査読有)
  • Ohtake, H., F. Uno, T. Oozeki, S. Hayashi, J. Ito, A. Hashimoto, H. Yoshimura, Y. Yamada, 2019: Solar Irradiance Forecasts by Mesoscale Numerical Weather Prediction Models with Different Horizontal Resolutions.  Energies (Special Issue "Renewable Energy Resource Assessment and Forecasting”), 12(7), 1374, MDPI AG., DOI: 10.3390/en12071374. (査読有)
  • Ohtake, H., F. Uno, T. Oozeki, Y. Yamada, H. Takenaka, and T. Y. Nakajima, 2018: Estimation of satellite-derived regional photovoltaic power generation using a satellite-estimated solar radiation data.  Energy Science & Engineering.(査読有)
  • Ohtake, H., F. Uno, T. Oozeki, Y. Yamada, H. Takenaka, and T. Y. Nakajima, 2018: Outlier events of solar forecasts for regional power grid in Japan using JMA mesoscale model. Energies, Vol. 11, MDPI doi:10.3390/en11102714. (査読有)
  • Campbella, L. S.,  W. J. Steenburgh, Y. Yamada, M. Kawashima, and Y. Fujiyoshi, 2018: Influences of orography and coastal geometry on a transverse-mode sea-effect snowstorm over Hokkaido Island, Japan.  Monthly Weather Review, Vol. 146, pp. 2201-2220.  (査読有)

著書

  • 山田芳則, 2014: 気象庁数値予報の再生可能エネルギー分野での利用.  雑誌「電気現場技術」、53巻、No. 629.  執筆箇所:pp. 12-16.
  • 山田芳則, 2014: 数値予報の原理と気象庁数値予報モデルの概要.  技術雑誌「スマートグリッド」, 55å·»(10). 執筆箇所:pp. 19-23.
  • 山田芳則, 2008: 防災気象情報のためのメソ数値予報モデル. 機関誌「ゆき」(社団法人 雪センター発行)No. 70. 執筆箇所:pp. 23-28.
  • 山田芳則, 2003: 気象庁数値予報課報告・別冊「非静力学モデル」. 第49号. pp. 84-89(執筆箇所).
  • 山田芳則, 2003: 「積雲対流スキーム」. 気象庁数値予報課報告・別冊「非静力学モデル」. 第49号. pp. 77-99(執筆箇所).

専門資格

  • 特殊無線技士(レーダー)
  • 陸上特殊無線技士(3級)

キーワード

降水システム、対流雲、シビア現象、大雨、大雪、ドップラーレーダー、雲の微物理モデル、雲と地形との相互作用、多様な地表面上でのマルチドップラーレーダー解析

関連するSDGs項目
  • エネルギーをみんなにそしてクリーンに
  • 気象変動に具体的な対策を

関連情報

  • 2022−2024年度:科研費:気温0℃近傍で形成される多様な融解粒子のモデル化と探知(基盤研究B:研究代表者)
  • 2019−2021年度:科研費:最先端解析手法を用いた多様な地表面上でのシビア現象発生機構の解明と予測(基盤研究A:研究代表者)
  • 2014−2016年度:科研費:超高解像度観測と数値モデルによる大雪や突風をもたらす降雪雲の動態に関する研究(基盤研究A:研究代表者)