| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩崎 俊樹 東北大学, 大学院・理学研究科, 教授 (80302074)
岡本 創 東北大学, 大学院・理学研究科, 助教授 (10333783)
児玉 安正 弘前大学, 理工学部, 助教授 (30205421)
内山 明博 気象庁, 気象研究所, 研究室長 (50354460)
山崎 明宏 気象庁, 気象研究所, 主任研究官 (40278106)
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| Research Abstract |
本研究計画は,地上・船舶・航空機による総合観測,衛星データ解析,および雲解像モデルによる数値実験を組み合せた総合的研究により,ヤマセ雲の形成・変質の機構を解明する.さらに,それをもとに低分解能モデルのための雲パラメタリゼーションを開発して,ヤマセ雲の数値予報の改善に寄与することを目的とする.研究活動は,総合観測,気象・衛星データ解析,数値モデル化に大別することができ,互いに密接に連携して推進される.
平成17年度は,総合観測に関しては,これまでの船舶観測データを共用データセットとして整備するとともに,次年度以降の本観測に備えた準備活動を行った.航空機観測に関しては,機種選定と搭載機器の動作試験を行い,2006年2月に試験飛行を実施して,航空機および機器の機能を確認した.一方,データ解析による研究では,2003年6月の船舶観測時に発現したヤマセ事例について,そのときの気象データをもとに流跡線解析を行い,ヤマセ雲をもたらした空気塊がどこから来たかを明らかにした.また,その事例の船舶観測および衛星リモートセンシングの結果を論文にまとめて発表した.さらに,衛星データから雲物理特性を抽出するアルゴリズムや放射収支に及ぼす雲の影響評価において,実際のヤマセ雲の不均質性を考慮した放射伝達計算をするためのMonte Carloスキームを開発した数値モデル化に関する研究では,雲解像モデルを用いて過去のヤマセ事例のシミュレーションを行った.そこで得られた詳細な計算値データをもとに,低解像モデルのための乱流混合と水の相変化の過程のパラメタリゼーションを考案し,その適用性を調べた.また,検証用観測データが豊富なカルフォルニア層積雲の事例について再現実験を行い,数値モデルの性能を調べた.その結果,再現された雲の高度は観測に比べてかなり低く,使用したモデルは系統的な誤差を含むことが分かった.
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