| 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, 准教授 (10333783)
児玉 安正 弘前大学, 理工学部, 准教授 (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.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19年度の船舶観測の期間中にヤマセの発現はなく,さらに,台風4号の影響を受けたため,本研究に有効な船舶観測データは得られなかった.一方,航空機観測では,衛星リモートセンシング検証のために衛星と同期した4回の観測飛行が実施された.その事例について,NOAA/AVHRRデータから抽出した雲物理量を航空機による実測値と比較したところ両者は誤差の範囲内で一致し,下層雲の衛星リモートセンシングが有効であることを確認した.過去のヤマセ時およびヤマセ類似の事例について,空気塊の流路および大気-海洋間の熱交換を見積もったところ,ヤマセ雲の形成や構造には三陸沖における熱交換量が大きく影響していることがわかった.3次元不均質な雲の放射伝達の研究では,多波長・高解像度の衛星データから雲の不均質構造を考慮して雲の光学的厚さと雲粒有効半径を推定するアルゴリズムを開発した.数値モデル化の研究では,2003年6月のヤマセ事例のシミュレーションにおける海面水温分布と乱流スキームの効果を調べた.その結果,乱流スキームの違いが大きな影響を持つことがわかった.また,高解像度数値モデルによるシミュレーション(LES)を基にした乱流パラメタリゼーションを導入した結果,観測結果と整合的な雲水量や雲底高度を再現することができた.これまでの研究成果を論文等で発表するとともに,「研究成果報告書」にまとめた.また,本研究3カ年の観測データおよび衛星リモートセンシングの結果をCDに整理したデータセットを希望者に配布した.
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