2017 Fiscal Year Annual Research Report
衛星観測データのシナジー解析を活用した次世代型気候モデルの構築および改良
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15J05544
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
道端 拓朗 九州大学, 総合理工学府, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2015-04-24 – 2018-03-31
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| Keywords | 気候モデル / エアロゾル・雲・降水相互作用 / 衛星リモートセンシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度前半では、前年度までに開発を行ってきた、雨水の質量・数濃度を陽に予報する新しい雲・降水スキームを用いたシミュレーション結果を解析し、従来型モデルおよび衛星観測データを用いてエアロゾル・雲・降水相互作用の再現性の評価を実施した。降水を診断的に取り扱う従来型モデルでは、雲粒数濃度の関数であるautoconversionプロセスに強く依存し降水を形成する傾向があり、観測と比較しエアロゾル・雲相互作用を強く表現するバイアスの存在が、前年度までの解析により明らかになっていた。その一方、本研究課題において開発した予報型降水スキームでは、形成された雨水が複数時間ステップにまたがり大気中を落下していく過程を陽に計算しているため、雲粒と雨粒の衝突・併合によるaccretionプロセスが増加した。accretionはエアロゾル数濃度に依存しないため、従来型モデルで見られたエアロゾル・雲相互作用の過大評価を緩和する方向に機能することが確認された。autoconversionとaccretionのバランスが大幅に改善されたことにより、大陸西岸によく現れるドリズルを航空機観測データと整合的に表現することが可能になった。上記の特徴から、より現実的な雲・降水過程がモデル内で機能しているものと評価できる。
当該年度後半は、これまでに開発を推進してきた予報型降水スキームを用いて、水雲の発生頻度および降水のフェーズの割合に着目したモデル間相互比較や、降水スキームの違いと雲・降水変換過程の関連性について調査するモデル間相互比較といった国際プロジェクトに参画し、データの提供を行った。また、さらなるモデルの精緻化のため、降水に加え降雪粒子の質量・数濃度を予報変数として導入するスキームへと改良を行い、降水・降雪が予報変数として機能する統合的な予報型スキームの枠組みを構築した。
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| Research Progress Status |
29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 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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