2019 Fiscal Year Annual Research Report
Pacific Ocean state estimation and clarification of mechanism of ocean circulation by data synthesis of global observations
| Project Area | Ocean Mixing Processes: Impact on Biogeochemistry, Climate and Ecosystem |
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| Project/Area Number |
15H05819
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
増田 周平 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(海洋観測研究センター), センター長 (30358767)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長船 哲史 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(海洋観測研究センター), 研究員 (50638723)
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| Project Period (FY) |
2015-06-29 – 2020-03-31
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| Keywords | 海洋 / 鉛直混合 / データ同化 / 気候変動 / マルチフラクタル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の目標の一つは入手可能な海洋観測データを有効に活用することで、鉛直混合を含む様々な物理観測と矛盾しないような鉛直混合強度の未知パラメタ最適値を得、それが実現する海洋環境場を四次元変分法データ同化手法を用いて求めることである。
本年度は、これまでの知見や技術を活かしながら、εの観測データを含めた最終的なデータセットを作成し、一般に公開した。また得られた観測・実験結果のデータ解析を実施し、同化システムのユニークさや海洋混合学の大きな目的の一つである、混合と循環の関係に関して、循環場の変化、深層昇温への影響などに関する知見をまとめて結果を公表・投稿した。特に同化システムへの応用のみではなく、乱流データの扱いそのものに関して、乱流エネルギー散逸率εの観測データをベースとしたマルチフラクタルシミュレーションモデルによるεの観測データの算術平均と幾何平均の比率を見積もる解析結果は、海洋科学一般に資する成果として論文に公表している。その中で海洋乱流データの一つのプロファイルから多くの独立情報を取得し、統計的性質を抽出する方法を認識できており、本研究での乱流データ同化手法開発のフェーズでの知見であったが、これは水温、塩分など、他のEOV（Essential Ocean Variables ）のデータ解析・データ同化にも活用できるアプローチであり、「海洋混合学の創設」にふさわしい研究実績と言える。
また、同新学術領域他研究計画班との共同研究として進めていた、線形推定法を用いた最適化実験をよる全球全層海洋鉄分布推定の成果等についても投稿を終えている。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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