理工学教育部　地球生命環境科学専攻の辻泰成です。
私は雲や降水を構成する多種多様な粒子を宇宙から3次元的に捉えることを目標に研究を行っています。雲や降水を構成する粒子は、気候モデルにおいて現在および将来の気候における雲―気候フィードバックを正確に表現する上での大きな不確定要素です。そのため、雪や霰など様々なタイプの降水粒子の高度分布に関する観測的事実が強く求められています。このような観測的事実を提供する上で、全球降水観測（Global Precipitation Measurement; GPM）計画の主衛星は、非常に有効な手段です。近年では、GPM主衛星に搭載された２周波降水レーダーを用いて降水粒子タイプを識別する試みがなされているものの、３次元的な識別は未だ実現していません。そこで、私は各降水粒子タイプの成長過程の違いに着目した新たな識別アルゴリズムを開発し、より信頼性の高い観測事実を提供することで、気候モデルの精度向上に繋げることを目指しています。