オーストリア・ウィーンで開催された欧州地球物理学連合2026年度大会（EGU26）に、当研究室から3名が参加しました。
ブロッキング現象の予測可能性、前線構造のデータ同化、機械学習による海面水温の予測に関する、以下のポスター・口頭発表を行いました。
- Nomura, S. and Enomoto, T.: Dynamical linkage between blocking predictability and jet stream quasi-stationary states, EGU General Assembly 2026, Vienna, Austria, 3–8 May 2026, EGU26-20078, https://doi.org/10.5194/egusphere-egu26-20078, 2026.
- Nakashita, S. and Enomoto, T.: Evaluation of data assimilation methods suitable for frontal structures, EGU General Assembly 2026, Vienna, Austria, 3–8 May 2026, EGU26-21740, https://doi.org/10.5194/egusphere-egu26-21740, 2026.
- Enomoto, T., Saito, A., and Nakashita, S.: Machine learning sea-surface temperature forecasting based on empirical orthogonal functions, EGU General Assembly 2026, Vienna, Austria, 3–8 May 2026, EGU26-18999, https://doi.org/10.5194/egusphere-egu26-18999, 2026.