SINTEX-F 季節の不順を、数ヶ⽉前から予測するためのプログラム群

3ヶ月平均で現れる季節の不順(干ばつ・洪水・猛暑・暖冬など)を、数ヶ月前から予測するためのプログラム群です。地球全体の大気-海-陸-海氷などに対して、主に物理法則に従って、10分程度の未来を計算できる数式の集まりで構成されており、この計算を繰り返すことで、何ヶ月も先の未来の状況をスーパーコンピュータで予測計算できます。初期値には、海面・海中水温の観測データを取り込んでいます。

VAiとは、様々なニーズに適合した情報を創生し、広く発信することで、政策的課題の解決や持続的な社会経済システムの発展に貢献することを目指すことです。

• 感染症予測の提供

  SINTEX-Fとダウンスケーリングシステムを使って予測された気候データとマラリア発⽣数データを⼊⼒し、マラリア予測モデルを使って計算される感染症予測（今後、他地域、他感染症への展開を計画）をiDEWS bureau （南アフリカの伝染病研究所・気象局・州保健関係者）やモザンビーク、ケニア、ガーナ、インド、バングラデシュ等の保健関係者へ提供します。

NAMRとは数値解析リポジトリです（数値解析手法群：人工知能,スパースモデリング,有限要素法,粒子法,検証手法）

• SINTEX-F 季節予測システム

  全球⼤気海洋結合モデルで数季節〜2年先の気候予測を⾏います。

  

  SINTEX-F 季節予測システム

• 気候予測
  ダウンスケーリングシステム

  領域⼤気モデルで気候予測データの精細化を⾏います。

  

  気候予測ダウンスケーリングシステム

• マラリア予測モデル

  機械学習⼿法を⽤いて、マラリア発⽣数と気候データからマラリア発⽣数予測を⾏います。

4DVEとは、解析データに時間変動も含めてマッピングし、ユーザ⾃らがシームレスに組み合わせて情報を取り出せるようなシステムを開発・整備します。通称４次元仮想地球と呼ばれます。

• 気候データの⽣成

  観測データ及び季節予測システムによる予測データを⽣成します。

• マラリア発⽣数データの⽣成

  利⽤者である南アフリカリンポポ州保健関係者から提供される直近までのデータを⽣成します。

  

  マラリア予測モデルの出⼒例