2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development for data assimilation of satellite-derived sea surface salinity maps in coastal seas into an ocean model by using ocean color satellite images.
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16K13882
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| Research Institution | National Institute for Environmental Studies |
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Principal Investigator |
中田 聡史 国立研究開発法人国立環境研究所, 地域環境研究センター, 主任研究員 (70540871)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 志保 京都大学, フィールド科学教育研究センター, 助教 (60432340)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 河川プリューム / 静止海色衛星 / 海表面塩分 / 大阪湾 / 瀬戸内海 / グリーン関数 / 有色溶存有機物 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
外洋の海表面塩分(SSS)を測定するセンサーを沿岸域で使用するには水平分解能が粗く(例えばSAC-D/AQUARIUSの水平分解能は約50km)、センサーの観測エラーも大きい。本研究ではSSSと有色溶存有機物(CDOM)が高い相関関係にあることに着目し、世界初の静止海色衛星「千里眼」(COMS/GOCI)から得られる時空間的に高解像度のCDOMプロダクトを利用し、水平解像度500mのSSSマップを作成した。SSSマップ作成領域を、当初計画していた大阪湾から瀬戸内海全域に拡張、諸研究機関が収集している瀬戸内海全域における現場CDOMデータおよび現場表層塩分データをデータベース化し、毎時SSSマップの開発を継続した。その結果、備讃瀬戸や燧灘において過小評価されていた衛星SSSの推定精度を大幅に向上させることができた。しかし、COMS/GOCIは夜間や雲被覆が高い場合には欠測となり、必ずしも毎時データが連続的に得られるわけではない。そこで、グリーン関数法を用いたSSSデータ同化手法によるSSSマップの補完が必要となる。前年度より開発を開始した大阪湾におけるSSSデータ同化手法を、瀬戸内海全域を対象とした陸海統合モデルに適用するための検討を開始した。瀬戸内海全域を対象としたシミュレーションを実施するため、国立環境研究所にて開発された陸海統合モデルを使用した。適切な同化インターバルを評価するため、2015年を実験期間とした計算結果を利用した。海表面塩分場の再現性精度を評価しただけでなく、潮海流、水温・塩分鉛直プロファイル等の再現性にも着目した詳細な調査を実施し、河川出水による低塩分な河川プリュームの再現がある程度できていることを確認した。
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