Cumulus parameterization based on statistical cloud structure analysis
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16K05559
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Meteorology/Physical oceanography/Hydrology
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
BABA Yuya 国立研究開発法人海洋研究開発機構, アプリケーションラボ, 研究員 (60512861)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 積雲対流 / 大気大循環モデル / 気候値 / 季節内変動 / 統計的雲構造 / 雲解像モデル / 気象学 |
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| Outline of Final Research Achievements |
A new cumulus parameterization which is regarded as a heart of atmospheric general circulation model has been developed based on statistical cloud structure analysis. Past parameterizations have been developed by empirical methods, however, the present parameterization was developed aiming at representing unresolved cloud structure more precisely based on detailed analysis on statistical cloud structures. Using atmospheric general circulation model and atmosphere only climate simulation, the present parameterization could simulate better climatological features and better atmospheric variability than the existing parameterization.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
大気モデルは将来気候を予測する気候モデルにとって重要なモデル要素であり、その中でも積雲対流モデルは全地球規模で大気大循環を支配する、大気モデルの心臓部とも呼ぶべき最重要モデルである。従来は経験的なモデリング手法に基づいていたため、モデルが内包する不確実性を把握することは困難で、物理性能を向上させることも困難であったが、本研究では解像できない雲構造をより正確に表現することに着眼点を置いて、性能向上に成功した。性能向上を実現したモデルは将来予測に役立つだけでなく、モデリングの手法も今後のモデル開発の方法として役立つことが期待される。
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Report
(4 results)
Research Products
(15 results)
