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■ ■ ■ Preprint / Under Review / Submitted / In Revision ■ ■ ■
    - - - - - Preprints - - - - -
  1. Kotsuki, S.*, Shiraishi, K. and Okazaki, A. (2024): Integrating Ensemble Kalman Filter with AI-based Weather Prediction Model ClimaX. arXiv. [arXiv]
  2. Ohtsuka T., Okazaki A., Ogura M. and Kotsuki, S.(2024): Convex Optimization of Initial Perturbations toward Quantitative Weather Control. arXiv. [arXiv]
    3. - - - - - Others / In Preparation- - - - -
  3. Nakano et al.: CNN for Snow

■ ■ ■ Peer-reviewed Journal Papers ■ ■ ■
    - - - - - - 2024 - - - - - -
  1. Muto, Y. and Kotsuki, S.*(2024): Estimating global precipitation fields by interpolating rain gauge observations using the local ensemble transform Kalman filter and reanalysis precipitation. Hydrol. Earth Syst. Sci. (in press) [HESS; IF=5.70]
  2. Oettli, P. and Kotsuki, S.* (2024): An Objective Detection of Separation Scenario in Tropical Cyclone Trajectories Based on Ensemble Weather Forecast Data. J. Geophys. Res., 129, e2024JD040830. doi: 10.1029/2024JD040830 [JGR-A; IF=3.80]
  3. Kawasaki, F. and Kotsuki, S.* (2024): Leading the Lorenz-63 system toward the prescribed regime by model predictive control coupled with data assimilation. Nonlin. Processes Geophys., 31, 319-333. doi: 10.5194/npg-31-319-2024 [NPG; IF=2.20]
  4. Kotsuki, S.*, Kawasaki, F. and Ohashi, M. (2024): Quantum data assimilation: a new approach to solving data assimilation on quantum annealers. Nonlin. Processes Geophys. Lett., 31, 237-245. doi: 10.5194/npg-31-237-2024 [NPG; IF=2.20] [Link to Press Release in English]
  5. Hu, J., Kotsuki, S., Igarashi, Y., Yang, Z., Talerko, M., Tischenkof, O., Protsak, V. and Kirieiev, S. (2024): A tuning-free moderate scale burned area detection algorithm - A case study in Chornobyl contaminated region. Int. J. Remote Sens., 45, 2444-2461. doi: 10.1080/01431161.2024.2331976 [IJRS; IF=3.60]
    6. - - - - - - 2023 - - - - - -
  6. Kurosawa, K., Kotsuki, S.*, and Miyoshi, T. (2023): Comparative Study of Strongly and Weakly Coupled Data Assimilation with a Global Land-Atmosphere Coupled Model. Nonlin. Processes Geophys., 30, 457-479. doi: 10.5194/npg-30-457-2023 [NPG; IF=3.534]
  7. Muto, Y., Kanemaru, K., and Kotsuki, S. (2023): Correcting GSMaP through histogram matching against satellite-borne radar-based precipitation. SOLA, 19, 217-224. doi: 10.2151/sola.2023-028 [SOLA; IF=2.349]
  8. Oishi, K., and Kotsuki, S.* (2023): Applying the Sinkhorn Algorithm for Resamling of Local Particle Filter. SOLA, 19, 185-193. doi: 10.2151/sola.2023-024 [SOLA; IF=2.349]
  9. Ouyang, M., Tokuda, K., and Kotsuki, S.* (2023): Reducing manipulations in a control simulation experiment based on instability vectors with the Lorenz-63 model. Nonlin. Processes Geophys., 30, 183-193. doi: 10.5194/npg-30-183-2023 [NPG; IF=3.534]
  10. Hu, J., Igarashi, Y., Kotsuki, S.*, Yang, Z., Talerko, M., Landin, V., Tischenko, O., Zheleznyak, M., Protsak, V., and Kirieiev, S. (2023): Application of a tuning-free burned area detection algorithm to the Chornobyl wildfires in 2022. Sci. Rep., 13, 5236. doi: 10.1038/s41598-023-32300-5 [SciRep; IF=4.99]
  11. Kotsuki, S.*, Terasaki, K., Satoh, M., and Miyoshi, T. (2023): Ensemble-based Data Assimilation of GPM DPR Reflectivity: Cloud Microphysics Parameter Estimation with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model (NICAM). J. Geophys. Res., 128, e2022JD037447. doi: 10.1029/2022JD037447 [JGR-A; IF=5.22]
  12. Momoi, M., Kotsuki, S., Kikuchi, R., Watanabe, S., Yamada, M., and Abe, S. (2023): Emulating rainfall-runoff-inundation model using deep neural network with dimensionality reduction. Artificial Intelligence for the Earth Systems, 2, 1-25. doi: 10.1175/AIES-D-22-0036.1 [AIES]
    13. - - - - - - 2022 - - - - - -
  13. Ouyang, M., Kotsuki, S., Ito, Y., and Tokunaga, T. (2022): Employment of hydraulic model and social media data for flood hazard assessment in an urban city. J. Hydrol. Reg. Stud., 44, 101261. doi: 10.1016/j.ejrh.2022.101261 [EJHR; IF=5.437]
  14. Kotsuki, S.*, Miyoshi, T., Kondo K., and Potthast R. (2022): A Local Particle Filter and Its Gaussian Mixture Extension Implemented with Minor Modifications to the LETKF. Geosci. Model Dev., 15, 8325-8348. doi: 10.5194/gmd-15-8325-2022 [GMD; IF=6.135]
  15. Kotsuki, S.*, and Bishop, H. C. (2022): Implementing Hybrid Background Error Covariance into the LETKF with Attenuation-based Localization: Experiments with a Simplified AGCM. Mon. Wea. Rev., 150, 283-302. doi: 10.1175/MWR-D-21-0174.1 [MWR; IF=3.735]
  16. Miyoshi, T., Terasaki K., Kotsuki S., Otsuka S., Chen Y.-W., Kanemaru K., Okamoto K., Kondo K., Lien G.-Y., Yashiro H., Tomita H., Sato M., and Kalnay E. (2022): Enhancing data assimilation of GPM observations. Precipitation Science, Measurement Remote Sensing, Microphysics, and Modeling. Elsevier, 787-804. doi: 10.1016/B978-0-12-822973-6.00020-2 [Elsevier]
    17. - - - - - - 2021 - - - - - -
  17. Arakida, H., Kotsuki, S., Otsuka, S., Sawada, Y., and Miyoshi, T. (2021): Regional-scale data assimilation with the Spatially Explicit Individual-based Dynamic Global Vegetation Model (SEIB-DGVM) over Siberia. Prog. Earth Planet. Sci., 8:52. doi: 10.1186/s40645-021-00443-6 [PEPS; IF=3.604]
  18. Taler, J., Okazaki, A., Honda, T., Kotsuki, S., Yamaji, M., Kubota, T., Oki, R., Iguchi, T., and Miyoshi, T. (2021): Oversampling Reflectivity Observations from a Geostationary Precipitation Radar Satellite: Impact on Typhoon Forecasts within a Perfect Model OSSE Framework. J. Adv. Modeling Earth Syst., 13, e2020MS002332. doi: 10.1029/2020MS002332 [JAMES; IF=4.33]
  19. Carrio, D. S., Bishop, C. H. and Kotsuki, S. (2021): Empirical determination of the covariance of forecast errors: an empirical justification and reformulation of Hybrid covariance models. Q. J. R. Meteorol. Soc., 147, 2033-2052. doi: 10.1002/qj.4008 [QJRMS; IF=3.471]
    20. - - - - - - 2020 - - - - - -
  20. Watanabe, S., Kotsuki, S., Kanae, S., Tanaka, K. and Higuchi, A. (2020): Snow water scarcity induced by the record breaking warm winter in 2020 in Japan. Sci. Rep. 10, 18541. doi: 10.1038/s41598-020-75440-8 [SciRep; IF=3.998]
  21. Kotsuki, S.*, Pensoneault, A., Okazaki, A. and Miyoshi, T. (2020): Weight Structure of the Local Ensemble Transform Kalman Filter: A Case with an Intermediate AGCM. Q. J. R. Meteorol. Soc., 146, 3399-3415. doi: 10.1002/qj.3852 [QJRMS; IF=3.471]
  22. Miyoshi, T., Kotsuki, S., Terasaki, K., Otsuka, S., Lien, G.-Y., Yashiro, H., Tomita, H., Satoh, M., and Kalnay, E. (2020): Precipitation Ensemble Data Assimilation in NWP Models. Satellite Precipitation Measurement. Advances in Global Change Research, 69, Springer, 983-991. doi:10.1007/978-3-030-35798-6_25 [Springer]
  23. 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; IF=3.633]
    24. - - - - - - 2019 - - - - - -
  24. Otsuka, S., Kotsuki, S., Ohhigashi, M., and Miyoshi, T. (2019): GSMaP RIKEN Nowcast: Global precipitation nowcasting with data assimilation. J. Meteor. Soc. Japan, 97, 1099-1117. doi:10.2151/jmsj.2019-061 [JMSJ]
  25. Okazaki, A., Honda, T., Kotsuki, S., Yamaji, M., Kubota, T., Oki, R., Iguchi, T., and Miyoshi, T. (2019): Simulating precipitation radar observations from a geostationary satellite. Atmos. Meas. Tech., 12, 3985-3996. doi: 10.5194/amt-2018-278 [AMT] [Discussion]
  26. 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]
  27. 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]
  28. Terasaki, K., Kotsuki, S., Miyoshi, T. (2019): Multi-year analysis using the NICAM-LETKF data assimilation system. SOLA, 15, 41-46. doi: 10.2151/sola.2019-009 [SOLA]
  29. 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]
    30. - - - - - - 2018 - - - - - -
  30. 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. J. Geophys. Res., 123, 7375-7392. doi: 10.1029/2017JD028092 [JGR-A]
  31. Honda, T., Kotsuki, S., Lien, G.-Y., Okamoto, K. and Miyoshi, T. (2018): Assimilation of Himawari-8 All-Sky Radiances Every 10 Minutes: Impact on Precipitation and Flood Risk Prediction. J. Geophys. Res., 123, 965-976. doi:10.1002/2017JD027096 [JGR-A]
    32. - - - - - - 2017 - - - - - -
  32. 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. Mon. Wea. Rev., 145, 4977-4995. doi: 10.1175/MWR-D-17-0094.1 [MWR]
  33. Arakida, H., Miyoshi, T., Ise, T., Shima, S.-I., and Kotsuki, S. (2017): Non-Gaussian data assimilation of satellite-based Leaf Area Index observations with an individual-based dynamic global vegetation model. Nonlin. Processes Geophys., 24, 553-567. doi:10.5194/npg-24-553-2017 [NPG]
  34. Grippa, M., Kergoat, L., Boone, A., Peugeot, C., Demarty, J., Cappelaere, B., Gal, L., Hiernaux, P., Mougin, E., Ducharne, A., Dutra, E., Anderson, M., Hain, C., and. ALMIP2 Working Group (2017): Modeling surface runoff and water fluxes over contrasted soils in pastoral Sahel: evaluation of the ALMIP2 land surface models over the Gourma region in Mali. J. Hydrometeoro., 18, 1847-1866. doi:10.1175/JHM-D-16-0170.1 [JHM]
  35. Getirana, A., Boone, A., Peugeot, C., and. ALMIP2 Working Group (2017): Streamflows over a West African basin from the ALMIP-2 model ensemble. J. Hydrometeoro., 18, 1831-1845. doi:10.1175/JHM-D-16-0233.1 [JHM]
  36. Kotsuki, S.*, Ota, Y., and Miyoshi, T. (2017): Adaptive covariance relaxation methods for ensemble data assimilation: Experiments in the real atmosphere. Q. J. R. Meteorol. Soc., 143, 2001-2015. doi: 10.1002/qj.3060 [QJRMS]
  37. 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. J. Geophys. Res., 122, 631-650. doi:10.1002/2016JD025355 [JGR-A]
    38. - - - - - - 2016 - - - - - -
  38. Otsuka, S., Kotsuki, S., Miyoshi, T. (2016): Nowcasting with data assimilation: a case of Global Satellite Mapping of Precipitation. Wea. and Forecasting, 31, 1409-1416. doi:10.1175/WAF-D-16-0039.1 [WAF]
    39. - - - - - - 2015 - - - - - -
  39. Kotsuki, S.* and Tanaka, K. (2015): SACRA - a method for the estimation of global high-resolution crop calendars from a satellite-sensed NDVI. Hydrol. Earth Syst. Sci., 19, 4441-4461. doi: 10.5194/hess-19-4441-2015 [HESS] [Discussion] [OpenDATA]
  40. Kotsuki, S.*, Takenaka, H., Tanaka, K., Higuchi, A. and Miyoshi, T. (2015): 1-km-resolution land surface analysis over Japan: Impact of satellite-derived solar radiation. Hydrol. Res. Lett., 9(1), 14-19. doi: 10.3178/hrl.9.14 [HRL]
    41. - - - - - - 2014 - - - - - -
  41. 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]
  42. Kotsuki, S.*, Tanaka, K. and Watanabe, S. (2014): Projected hydrological changes and their consistency under future climate in the Chao Phraya River Basin using multi-model and multi-scenario of CMIP5 dataset. Hydrol. Res. Lett., 8(1), 27-32. doi:10.3178/hrl.8.27 [HRL]
  43. Watanabe, S., Hirabayashi, Y., Kotsuki, S., Hanasaki, N., Tanaka, K., Mateo, C.M., Kiguchi, M., Ikoma, E., Kanae, S., Oki, T. (2014): Application of performance metrics for climate models to project future river discharge in Chao Phraya River Basin. Hydrol. Res. Lett., 8(1), 33-38. doi:10.3178/hrl.8.33 [HRL]
    44. - - - - - - 2013 - - - - - -
  44. Kotsuki, S.* and Tanaka, K. (2013): Uncertainties of precipitation products and their impacts on runoff estimates through hydrological land surface simulation in Southeast Asia. Hydrol. Res. Lett., 7(4), 79-84. doi: 10.3178/hrl.7.79 [HRL]
  45. Kotsuki, S.* and Tanaka, K. (2013): Impacts of Mid-Rainy Season Rainfall on Runoff into the Chao Phraya River, Thailand. J. Disaster Res., 8(3), 397-405. doi:10.20965/jdr.2013.p0397 [JDR]

■ ■ ■ Peer-reviewed Conference Proceeding Papers ■ ■ ■
  1. Sakaino, H., Gaviphatt, N., Insisiengmay, A., Zamora, L., Ningrum, D. F., and Kotsuki, S. (2023). DeepTrCy: Life Stage Identification of Satellite Tropical Cyclone Images. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 5186-5189, doi: 10.1109/IGARSS52108.2023.10282363. [IGARSS]
  2. Kotsuki, S.* and Tanaka, K. (2013): Estimation of Climate Change Impact on Japanese Rice Yield and Water Resources. Proceedings of 2013 IAHR World Congress, A10344. [IAHR]
  3. Kotsuki, S.* and Tanaka, K. (2013): Long-term Water Balance Analysis Using Different Precipitation Products in Upper Chao Phraya River, Thailand. Proceedings of 6th APHW conference, pp.1-6. [APHW]


■ ■ ■ Book Chapter ■ ■ ■


■ ■ ■ Peer-reviewed Papers in Japanese ■ ■ ■
  1. 井貫恵多朗，金子凌，岡﨑淳史，小槻峻司 (2024): 深層学習に基づく生成モデルを用いたドップラー風速データからのランキン渦再構成． 水工学論文集 (accepted) [水工]
  2. 毛束隆太，武藤裕花，岡﨑淳史，小槻峻司 (2024): 災害被害数理モデルを用いた強化学習による洪水被害削減のための投資策の最適化． AI・データサイエンス論文集 (accepted) [AI]
  3. 武藤裕花，塩尻大也，小槻峻司 (2024): 局所アンサンブルデータ同化を用いた地上雨量観測からの全球降水分布の推定． 水工学論文集,60, - .doi: 10.2208/jscejj.23-16197 [水工]
  4. 佐々木景悟，武藤裕花，塩尻大也, 小槻峻司 (2023): ベイズ最適化を用いた降雨流出氾濫モデルの計算効率性の高いパラメータ最適化に関する研究． AI・データサイエンス論文集, 4, 602-610. doi: 10.11532/jsceiii.4.3_602 [AI]
  5. 関令法，塩尻大也, 小槻峻司 (2023): 日本の降水量の次元圧縮を対象とした特異値分解と非負値行列因子展開の比較． AI・データサイエンス論文集, 4, 772-778. doi: 10.11532/jsceiii.4.3_772 [AI]
  6. 島袋隆也，塩尻大也，小槻峻司 (2023): 深層学習モデルによる浸水深時空間分布のエミュレート手法開発． AI・データサイエンス論文集, 4, 553-560. doi: 10.11532/jsceiii.4.3_553 [AI]
  7. 白石健太，武藤裕花，小槻峻司 (2023): 深層学習に基づく超解像技術を用いた降水量データの高解像度化に関する研究． AI・データサイエンス論文集, 4, 515-521. doi: 10.11532/jsceiii.4.3_515 [AI]
  8. 塩尻大也，小槻峻司，齋藤匠，Mao OUYANG (2022): スパースセンサ位置最適化手法による効率的な雨量計配置手法の開発． 水工学論文集, 78, 385-390. doi:10.2208/jscejhe.78.2_I_385 [水工]
  9. 藤村健介，小槻峻司*，山田真史，塩尻大也，渡部哲史 (2022): 降雨流出氾濫モデルのアンサンブルデータ同化安定化に関する研究． 水工学論文集, 78, 409-414. doi:10.2208/jscejhe.78.2_I_409 [水工][藤村健介・水工学論文奨励賞]
  10. 齋藤匠，小槻峻司*，Mao OUYANG，塩尻大也 (2022): スパースセンサ最適化を用いた大次元力学系における有効な観測位置決定手法の開発． 水工学論文集, 78, 391-396. doi:10.2208/jscejhe.78.2_I_391 [水工]
  11. 赤塚洋介，瀬戸里枝，鼎信次郎，小槻峻司，渡部哲史 (2021): 豪雪地帯に位置するダム対象とした融雪期の操作におけるAIダム操作モデルの応用可能性． 水工学論文集, 77, 109-114. doi:10.2208/jscejhe.77.2_I_109 [水工]
  12. 小槻峻司*，桃井裕広，菊地亮太，渡部哲史，山田真史，阿部紫織，綿貫翔 (2020): 回帰学習器のアンサンブル学習による降雨洪水氾濫モデル・エミュレータ． 水工学論文集, 76, 367-372. doi:10.2208/jscejhe.76.2_I_367 [水工]
  13. 関本大晟，渡部哲史，小槻峻司，山田真史，阿部紫織，綿貫翔 (2020): 降雨流出氾濫モデル・エミュレータによる浸水範囲予測． 水工学論文集, 76, 547-552. doi:10.2208/jscejhe.76.2_I_547 [水工]
  14. 阿部紫織，渡部哲史，山田真史，小槻峻司，綿貫翔 (2019): 大規模気候予測情報を用いた浸水解析に降水量観測値と海面水温パターンが及ぼす影響. 水工学論文集, 75, 1081-1086. doi:10.2208/jscejhe.75.2_I_1081 [水工]
  15. 田中智大，渡部哲史，小槻峻司*，林義晃，丸谷靖幸，峠嘉哉，山崎大，木村匡臣，田上雅浩，江草智弘，橋本雅和，仲吉信人 (2018): 最前線の水文・水資源学 ～WACCA世代の挑戦～，水文・水資源学会誌，31(6), 509-540. doi: 10.3178/jjshwr.31.509. [Invited Paper]
  16. 小槻峻司*，田中賢治 (2014): 衛星観測植生指標を活用した全球農事暦プロダクトの高精度化. 土木学会論文集B1, 70(4), 259-264. doi: 10.2208/jscejhe.70.I_259 [水工]
  17. 小槻峻司*，田中賢治，小尻利治 (2013): 気候変動が日本の水資源に与える影響推計 (Ⅱ) -水需給・米生産変化とその適応策-. 水文・水資源学会誌, 26, 143-152. doi: 10.3178/jjshwr.26.143 [水水]
  18. 小槻峻司*，田中賢治，小尻利治 (2013): 気候変動が日本の水資源に与える影響推計 (I) -日本全域水資源モデルの開発-. 水文・水資源学会誌, 26, 133-142. doi: 10.3178/jjshwr.26.133 [水水]
  19. 小槻峻司*，田中賢治，小尻利治 (2013): 多様な作物分布を考慮した全球農業水需要量推定. 環境科学会誌, 26(2), 158-166. doi: 10.11353/sesj.26.158 [環境]
  20. 小槻峻司*，田中賢治 (2013): 陸面過程モデルと大気水収支法による灌漑農地からの水蒸気供給量推定. 土木学会論文集B1, 69, 1801-1806. doi: 10.2208/jscejhe.69.I_1801 [水工]
  21. 小槻峻司*，田中賢治，小尻利治，浜口俊雄 (2012): 衛星データから作成した農事暦を活用した全球陸域水循環解析. 水文・水資源学会誌, 25, 373-388. doi: 10.3178/jjshwr.25.373 [水水]
  22. 小槻峻司*，田中賢治，小尻利治，浜口俊雄 (2012): 群知能最適化手法を用いた分布型流出モデルのパラメーター同定. 土木学会論文集B1, 68, 523-528. doi: 10.2208/jscejhe.68.I_523 [水工]
  23. 小槻峻司*，田中賢治，小尻利治，浜口俊雄 (2011): 灌漑を考慮した陸域水循環モデルの構築. 水工学論文集, 55, 553-558. doi:10.2208/jscejhe.67.I_553 [水工]

■ ■ ■ Non-peer reviewed papers in Japanese ■ ■ ■
  1. 滝野晶平, 本田匠, 三好建正, 大東真利茂, 小槻峻司, 塚田智之, 中田安彦(2021): 機械学習を活用した発電ダムの運用最適化システムの開発, 大ダム, No. 257(2021-10), 30-36.
  2. 渡部哲史, 小槻峻司，鼎信次郎，田中賢治, 樋口篤志, (2020): 2020年の記録的少雪に関する速報的分析, 水文・水資源学会誌, 第33号，111-117. doi: 10.3178/jjshwr.33.111 [水水]
  3. 小槻峻司，田中賢治 (2014): 西アフリカ乾燥域におけるAMSR-E土壌水分プロダクトと陸面過程モデル解析値の比較. 2013年土壌水分ワークショップ論文集, 33-36. [土壌水分]
  4. 小槻峻司，峠嘉哉，萬和明，相馬一義，甲山治，田中賢治 (2013): SiBUC Mannual 利用編 ver1.0 ―Part1: モデル入力データの作成と陸面過程解析の方法―. 京都大学防災研究所年報, 第56号B, 567-584. [防災年報]
  5. 浜口俊雄，田中拓馬，小槻峻司，田中賢治，峠嘉哉，安倍雅宏 (2012): 分布型流出モデルに沿ったマクロスケールでの土砂生産・輸送モデリングの基礎的研究. 京都大学防災研究所年報, 第55号B, 501-509. [防災年報]
  6. 小槻峻司，田中賢治，小尻利治，浜口俊雄 (2011): 衛星データによる農事暦を活用した灌漑必要水量の推定. 京都大学防災研究所年報, 第54号B, 645-653. [防災年報]

■ ■ ■ Book Chapters in Japanese ■ ■ ■
  1. 小槻峻司 (2022): 9.2.5 水と食料． 水文・水資源ハンドブック 第二版, 水文・水資源学会. [LINK]
  2. 小槻峻司 (2022): 9.2 NEXRAを用いた予測可能性調査． 2018年夏の異常気象, 気象研究ノート第246号, 日本気象学会. [LINK]

■ ■ ■ Reports in Japanese ■ ■ ■
  1. 渡部哲史, 小槻峻司, 綿貫翔, 橋本雅和, 峠嘉哉, 田中智大, 田上雅浩, 丸谷靖幸, 山田真史, 林義晃(2020): ポストコロナの水文・水資源研究組織創設に向けて. 水文・水資源学会誌，33(6), 17-21. doi: 10.3178/jjshwr.31.33 [水水]
  2. 小槻峻司, 寺崎康児, 新保明彦, 坂本雅巳, 藤田匡, 津口裕茂, 北畠尚子, 竹見哲也, 高薮縁, 金丸佳矢, 鼎信次郎, 中村尚, 富田浩文, 三好建正 (2019): 「平成30年7月豪雨に関する緊急対応研究会」の報告. 天気, 66(3), 253-259. [天気]
  3. 川畑拓矢，上野玄太，中野慎也，藤井陽介，三好建正，小守信正，増田周平，茂木耕作， 小槻峻司，澤田洋平，Peter Jan van Leeuwen，長尾大道 (2019): 第9回データ同化ワークショップの報告. 天気, 66(2), 51-54. [天気]
  4. 川畑拓矢，上野玄太，中野慎也，藤井陽介，三好建正，小守信正，増田周平，茂木耕作， 中村和幸，杉本憲彦，前島康光，Le Duc，小槻峻司，須藤明人，杉浦望実，釜堀弘隆 (2018): 第8回データ同化ワークショップの報告. 天気, 65(5), 22-25. [天気]
  5. 田中智大, 小槻峻司, 中下慎也, 田上雅浩, 渡部哲史, 丸谷靖幸, 綿貫翔, 柿沼太貴(2018): WACCA meeting 07　会議報告「研究手法に着目した水関連研究の新たな発展可能性」. 水文・水資源学会誌，31(1), 33-41. doi: 10.3178/jjshwr.31.33 [水水]
  6. 田中智大, 渡部哲史, 丸谷靖幸, 小槻峻司，萬和明 (2017): 水文・水資源学会有志による学会意識アンケートの結果を通した若手・中堅世代の学会に対する認識について. 水文・水資源学会誌，30(4), 245-259. doi: 10.3178/jjshwr.30.245 [水水]
  7. 渡部哲史，山崎大，渡辺恵，小槻峻司，五十嵐康記，仲吉信人，田上雅浩，木下陽平，池内寛明，木島梨沙子，田中智大，吉田奈津妃，佐谷茜 (2015): 水文若手会 水関連分野次世代研究探索ワークショップ(WACCA meeting 02)会議報告 -水関連分野における分野融合の可能性と意義-. 水文・水資源学会誌，28(6), 304-312. doi: 10.3178/jjshwr.28.304 [水水]
  8. 渡部哲史，瀧本浩史，仲吉信人，大泉伝，小槻峻司，峠嘉哉 (2011): 水文・水資源学会　水文若手会　活動報告書2011. 水文・水資源学会誌，24(5), 300-306.

■ ■ ■ 学位論文 ■ ■ ■
  1. 博士論文： 人間活動を考慮した統合水資源モデルの開発と世界の陸域水資源解析に関する研究
  2. 修士論文：農業活動を考慮した高解像度全球陸域水循環モデル
  3. 卒業論文：チャオプラヤ川における分布型洪水予測モデルの構築

■ ■ ■ その他（広報・雑誌などへの記事） ■ ■ ■
  1. 小槻峻司 (2024): ベンチャー企業に学ぶ研究室経営． 土木学会誌, 109(5), pp46-47. [土木]
  2. 小槻峻司 (2018): 手段を目的化する． 水文・水資源学会誌, 31(6), pp612-614. doi: 10.3178/jjshwr.31.612 [水水]
  3. 五十嵐康記, 江草 智弘, 小槻峻司, 丸谷 靖幸(2018): 4年間の「若手のページ」・「発想のたまご」編集担当を終えて． 水文・水資源学会誌, 31(6), pp615-616. doi: 10.3178/jjshwr.31.615 [水水]
  4. 小槻峻司 (2018): 研究者になる、その瞬間． 産経新聞（関西版）, 2018/04/14. [LINK]
  5. 五十嵐康記, 江草 智弘, 小槻峻司, 丸谷 靖幸(2017): 発想のたまご 編集担当者交代のお知らせ. 水文・水資源学会誌, 30(1), pp58-59. doi:10.3178/jjshwr.30.58 [水水]
  6. 五十嵐康記, 江草 智弘, 小槻峻司, 丸谷 靖幸(2015): 若手のページ 編集担当者交代のお知らせ. 水文・水資源学会誌, 28(1), pp41.doi: 10.3178/jjshwr.28.40 [水水]
  7. 小槻峻司 (2014): 学会賞受賞記念寄稿: モデリングと研究を通して考えてきた事. 水文・水資源学会誌, 27(1), 9-11. doi: 10.3178/jjshwr.27.8 [水水]
  8. 小槻峻司 (2013): 京都大学防災研究所，大学院生紹介. 京都大学大学院案内(2014年), pp.77. [LINK]
  9. 小槻峻司 (2013): 迷いの中でも持っていたい、Noblesse Oblige ー 一人の若手研究者が抱えるモヤモヤ． 防災研究所ニュースレター, Vol.68, pp.8. [LINK]
  10. 小槻峻司 (2012): 水文学若手会からのメッセージ． 水文・水資源学会誌, 25(1), pp45-46.

■ ■ ■ Dependency Index (DI=主著or責任著者論文数÷全論文数) ■ ■ ■


DIについては， こちらを参照．