| Project/Area Number |
18H01285
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 17020:Atmospheric and hydrospheric sciences-related
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
宮崎 和幸 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境観測研究開発センター, 招聘主任研究員 (30435838)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
関谷 高志 国立研究開発法人海洋研究開発機構, ビッグデータ活用予測プロジェクトチーム, ポストドクトラル研究員 (00781460)
弓本 桂也 九州大学, 応用力学研究所, 准教授 (50607786)
金谷 有剛 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境観測研究開発センター, 研究開発センター長代理 (60344305)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Declined (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥16,380,000 (Direct Cost: ¥12,600,000、Indirect Cost: ¥3,780,000)
Fiscal Year 2019: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2018: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | 大気組成 / 再解析 / データ同化 / 衛星観測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（１）最新の衛星観測リトリーバルを整備し、その特性を調査し、データ同化に利用可能とした。具体的には、衛星観測実施機関と連携し、高分解能化・高精度化した衛星観測データをデータ同化で最適に利用できるように観測演算子を開発した。さらに、誤差特性を調査し、データ同化における不確定性情報として利用することで、観測とモデルの適切な融合を可能とした。
（２）水平分解能を1.1度と高分化した化学輸送モデルを用いたデータ同化システムを構築した。予報モデル高分解能化することで、都市―郊外コントラストの表現が改善するのみならず、輸送の改善、化学の非線形などを通して平均場についても大きな改善が見られ、データ同化においても推定の高精度化やセクター毎に分類した排出量推定などに役立つことを確認した。
（３）データ同化で利用する各種パラメータを変更した感度実験を実施し、データ同化システムの最適化に取り組んだ。モデルの分解能を変更することで最適な設定は従来の粗いモデルを用いた場合とは大きく異なり、水平局所化やスーパーオブザーベーションの作成手法など、第２世代の再解析の最適化に繋がる新たな知見を得ることができた。
（４）過去14年間の再解析計算に取り組み、再解析データの品質は地上・ゾンデ・航空機観測などと比較し詳しく検証した。観測データが疎らな領域では統計的なエラーが残こるケースもあったが、多くの場合で観測との良い一致を確認した。人間活動や生物燃焼の変化と関連する、物質濃度と排出量分布の季節・経年変動の開発に着手した。
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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