2018 Fiscal Year Research-status Report
巨大アンサンブルデータ同化を基としたマルチスケールデータ同化手法の開発
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16K17806
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| Research Institution | Japan, Meteorological Research Institute |
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Principal Investigator |
近藤 圭一 気象庁気象研究所, 環境・応用気象研究部, 研究官 (00735558)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | データ同化 / アンサンブルカルマンフィルタ / マルチスケール / 粒子フィルタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
アンサンブルカルマンフィルタでは、計算資源制約上アンサンブル数は一般的に100程度に限られており、限られた資源で効果的に観測の情報を同化することが必要となる。課題代表者が提案したマルチスケールデータ同化手法は、複数の局所化スケールを用いることで異なるスケールの誤差相関構造を考慮することが可能でる。このマルチスケールデータ同化手法を、粒子によってPDFを再現する粒子フィルタに応用し、少ないアンサンブル数ながらも従来のアンサンブルカルマンフィルタを上回る精度となる手法の研究開発を進めた。具体的には、粒子フィルタはアンサンブルカルマンフィルタより小さい局所領域内で実行し、背景誤差が非正規分布であるときにアンサンブルカルマンフィルタの解析値と混ぜ合わせる。これにより誤差分布が正規分布の場合は従来通りアンサンブルカルマンフィルタが計算され、非正規分布の場合には粒子フィルタの効果が含まれるようになる。
用いたモデルは全球簡易大循環モデル（解像度はT30/L7、水平解像度はおよそ400 km）で、アンサンブル数は320とした。観測データはモデルの出力結果から複数地点を抽出し、正規分布に基づく乱数を上乗せしたものとする。結果は、背景誤差分布が非正規であるほど、粒子フィルタの効果が現れ、従来のアンサンブルカルマンフィルタより解析精度が高くなることを確認した。今後は、数学的な整合性を整理し、粒子フィルタの実装方法をより現実的なものとなるよう検討を続ける。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究課題の実施中に二度の所属変更があり、それに伴うデータ同化システムの対応に時間を要している。
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| Strategy for Future Research Activity |
衛星観測データのための鉛直局所化の影響調査について、論文を投稿予定である。
マルチスケールを応用し、粒子フィルタを組み込んだアンサンブルカルマンフィルタは、背景誤差が非正規分布であるほど、データ同化の精度を高めることに成功した。しかしながら当該実験は簡易大気大循環モデルを用いた実験であり、現実的な大気モデルを用いた場合には、モデルに含まれている誤差やバイアスの悪影響を強く受けるため、より詳細な調査が必要である。また粒子フィルタの実装方法は簡便な方法を用いているため、より現実的な実装方法及び数学的整合性を考慮して、さらなる改良が必要である。
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| Causes of Carryover |
投稿論文の執筆が遅れ、当初計画の論文が受理されておらず、投稿料が未払いのため差額が生じた。
次年度は日本気象学会春季大会に出席、また投稿中の論文が受理され次第、投稿料を支払う予定。
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