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■BRIEF INTRODUCTION :: Shunji Kotsuki, Ph. D. (小槻 峻司)
(1) Associate Professor, Center for Environmental Remote Sensing (CEReS), Chiba University, Japan
(2) PRESTO Researcher (SAKIGAKE), Japan Science and Technology Agency, Japan
(3) Visiting Scientist, RIKEN Center for Computational Science (R-CCS), Japan

(1) 千葉大学 環境リモートセンシング研究センター 准教授
(2) 科学技術振興機構 さきがけ 研究員
(3) 理化学研究所 計算科学研究センター 客員研究員


Dr. Shunji Kotsuki is an Associate Professor of Center for Environmental Remote Sensing (CEReS), Chiba Univesity, and leading "Environmental Prediction Science". He reveived his B.S. (2009), M.S.(2011) and Ph. D. (2013) degrees in civil engineering from Kyoto University. He experienced his professional career as Post-doctoral Researcher (2014-2017), and Research Scientist (2017-2019) at RIKEN Center for Computational Science (R-CCS). He started leading his research group at CEReS, Chiba University since November, 2019.

Dr. Kotsuki is a leading scientist on data assimilation and numerical weather prediction with over 6 years of research experience in development of the global atmospheric data assimilation system (a.k.a. NICAM-LETKF). His research interests are in data assimilation mathematics, model parameter estimation, observation diagnosis including impact estimates, satellite data analysis, hydrological modeling, and atmospheric and hydrological disaster predictions. His techniques for an adaptive covariance inflation and assimilating observations with non-Gaussian errors have been incorporated in the RIKEN’s global atmospheric data assimilation system, and improved its weather forecasts significantly.

In 2017, Dr. Kotsuki was selected as an Excellent Young Researcher by Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology, Japan. He has been recognized by several prestigious awards such as the Thesis Award for Young Scientists from Japan Society of Hydrology and Water Resources Engineering (2013), and RIKEN Ohbu Research Incentive Award (2019). He is also the PRESTO reseacher of JST, and visiting scientist of R-CCS, and exploring data-driven approaches for the environmental prediction science.

Please see [Full Version of CV (PDF file)] for more detail.

■ TOP 10 SELECTED PUBLICATIONS [Link to All Publication List]

  1. Kotsuki S., Sato Y., and Miyoshi T. (2020): Data Assimilation for Climate Research: Model Parameter Estimation of Large Scale Condensation Scheme. J. Geophys. Res., 125, e2019JD031304. doi: 10.1029/2019JD031304 [JGR-A]
  2. Kotsuki S., Kurosawa K., Otsuka S., Terasaki K. and Miyoshi T. (2019): Global Precipitation Forecasts by Merging Extrapolation-based Nowcast and Numerical Weather Prediction with Locally-optimized Weights. Wea. and Forecasting, 34, 701-714. doi:10.1175/WAF-D-18-0164.1 [WAF]
  3. Kotsuki S., Kurosawa K., and Miyoshi T. (2019): On the Properties of Ensemble Forecast Sensitivity to Observations. Q. J. R. Meteorol. Soc., 145, 1897-1914. doi: 10.1002/qj.3534 [QJRMS]
  4. Kotsuki S., Terasaki K., Kanemaru K., Satoh M., Kubota T. and Miyoshi T. (2019): Predictability of Record-Breaking Rainfall in Japan in July 2018: Ensemble Forecast Experiments with the Near-real-time Global Atmospheric Data Assimilation System NEXRA. SOLA, 15A, 1-7. doi: 10.2151/sola.15A-001 [SOLA]
  5. Kotsuki S., Terasaki K., Yashiro H., Tomita H., Satoh M. and Miyoshi T. (2018): Online Model Parameter Estimation with Ensemble Data Assimilation in the Real Global Atmosphere: A Case with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model (NICAM) and the Global Satellite Mapping of Precipitation Data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123, 7375-7392. doi: 10.1029/2017JD028092 [JGR-A]
  6. Kotsuki S., Greybush S., and Miyoshi T. (2017): Can we optimize the assimilation order in the serial ensemble Kalman filter? A study with the Lorenz-96 model. Monthly Weather Review, 145, 4977-4995. doi: 10.1175/MWR-D-17-0094.1 [MWR]
  7. Kotsuki S., Ota Y., and Miyoshi T. (2017): Adaptive covariance relaxation methods for ensemble data assimilation: Experiments in the real atmosphere. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 143, 2001-2015. doi: 10.1002/qj.3060 [QJRMS]
  8. Kotsuki S., Miyoshi T., Terasaki K., Lien G.Y. and Kalnay E. (2017): Assimilating the Global Satellite Mapping of Precipitation Data with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 122, 631-650. doi:10.1002/2016JD025355 [JGR-A]
  9. Kotsuki S. and Tanaka K. (2015): SACRA - a method for the estimation of global high-resolution crop calendars from a satellite-sensed NDVI. Hydrology and Earth System Sciences, 19, 4441-4461. doi: 10.5194/hess-19-4441-2015 [HESS] [Discussion] [OpenDATA]
  10. Kotsuki S., Terasaki K., and Miyoshi T. (2014): GPM/DPR Precipitation Compared with a 3.5-km-resolution NICAM Simulation. SOLA, 10, 204-209. doi:10.2151/sola.2014-043 [SOLA]


2019/11 千葉大学・環境リモートセンシング研究センターに准教授として着任しました。これから本当の勝負が始まる。頑張ります!
2019/03 QJRMSとWAFに出していた論文、立て続けに受理して頂きました。嬉しい。REJECTもあれば、ACCEPTもある。それが人生。
2019/02 理化学研究所から桜舞賞(研究奨励賞)を頂けることとなりました.気を新たに,なお一層,研究に邁進します.
2019/01 理研・東大・JAXAで共同開発した天気予報システムで,西日本豪雨の予測可能性を調査し,SOLAにて論文を発表しました
2018/06 JGR-Aに投稿していたNICAMのLSCスキームパラメータ推定論文が採択されました.こちらも3年かかった仕事です.
2018/05 水水学会の若手グループで投稿していた総説論文が受理されました.水水学会誌11月号に掲載予定です.
2018/04 科研費・基盤Bに採択して頂きました.審査頂いた方の期待に応えられるように努力します.
2018/04 改組で計算科学研究センターとなりました.4月から,理研・数理創造プログラムの研究員も兼務します.
2017/10 MWRに投稿していたserial EnSRFの同化順序に関する論文をacceptして頂きました.3年!長かった!!
2017/10 理化学研究所 計算科学研究機構 データ同化研究チームの研究員に採用して頂きました.成果を挙げられるように努力します.
2017/10 文部科学省の卓越研究員制度に採択して頂きました.これまで以上に研究にまい進したいと思います.
2017/06 QJRMSに動的共分散緩和法の論文が掲載されました. Link to Paper
2017/04 京都大学大学院 理学研究科の非常勤講師になりました.何回か授業しに行きます.
2017/04 QJRMSに投稿していた動的共分散緩和法論文が受理されました。
2016/12 JGR-Aに投稿していたNICAM-LETKFによるGSMaP同化論文がacceptされました.
2015/11 HESSにて全球農事暦論文が掲載されました. Link to Paper
2015/10 気象予報士になりました.いいご褒美をもらえた気分です.
2015/10 HESSに投稿していた全球農事暦論文がacceptされました.これまた嬉しい.
2015/10 気象予報士試験合格しました.非常に嬉しい.


Shunji Kotsuki: Blog & Notes 開設.