2018 Fiscal Year Annual Research Report
Study on uncertainty of cumulonimbus initiation and development using particle filter
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17H02962
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| Research Institution | Japan, Meteorological Research Institute |
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Principal Investigator |
川畑 拓矢 気象庁気象研究所, 予報研究部, 主任研究官 (80354447)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上野 玄太 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (40370093)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | データ同化 / カオス / 非ガウス性 / 積乱雲 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、気象庁メソスケール非静力学モデルを用いた粒子フィルタ(NHM-PF)を開発し、積乱雲の発生・発達環境の非線形性・非ガウス性を調査することとなっている。H29年度中に100メンバーによるOSSEを実施して、正常動作を確認し、さらに積乱雲の発生・発達に伴って、環境場の確率密度が、雨のありなしに二分岐しているところから雨の多い領域へシフトしている知見を得られている。
H30年度は、OSSEに用いるアンサンブルメンバー数を1000メンバーに増強して、より誤差の少ない確率密度分布を得ることとした。このために、初期値・境界値を100メンバーで作る共分散から生成する方法を考案した。OSSEでは、比較として同化を行わないアンサンブル(NoDA)を実行した。その結果、NHM-PFが良いパフォーマンスを示した。さらに確率密度がガウス分布に従っているかどうかを判定するために、ベイズ情報量規準を導入した。対流発生時のPDFでは、まず上昇流に非ガウス分布が見られ、ついで湿度、最後に温位、水蒸気が非ガウス分布へ変化していく様子が観察された。アンサンブル平均場、スプレッドと合わせて解析することで、上昇流が非ガウス分布のソースであることが結論づけられた。
本研究が対象とする積乱雲などを精度よく再現するためには、データ同化において大規模環境場との相互作用を適切に扱う必要がある。そのための大気マルチスケールデータ同化の方法として、渦位を用いたアンサンブルカルマンフィルタを開発した。この方法では、ゆっくり変化する大規模場を渦位インバージョンで抽出し、積乱雲など時間スケールの短い小規模場との予測誤差相関を無視する。浅水モデルによるデータ同化実験から、小規模場の観測データが少なくてもサンプリングエラーが減少し、従来方法より高精度の解析値が得られることがわかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成30年度はOSSEの実施と疑似観測データ同化実験の必要性について行う計画であった。疑似観測データの生成とその同化については、実観測データ同化実験を行うこととして、その準備を行った。これは本研究の重要な柱である観測誤差の動的推定をOSSEでも実施し、その効果が確かめられたことに寄る。
観測演算子の開発やフィルタの理論的背景として、書籍および解説論文を2編、出版し、4件の招待講演、8件の国際学会を含む研究発表を16件、行った。
NHM-PFによる結果をとりまとめて、現在、米国気象学会へ論文を投稿し、またPVインバージョンを用いたアンサンブルカルマンフィルタの結果について、日本気象学会に論文を投稿中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)投稿した論文について、受理に向けて作業を行う。
(2)実観測データ同化実験に向けて、観測データの誤差相関やグルーピングなどについて検討する。
(3)実験を実施し、OSSEで得られた結論が実世界においても同様であるか検討する。
(4)PVインバージョンを用いたアンサンブルカルマンフィルタについて、本方法における小規模場の解析に粒子フィルタを組み込む可能性について検討する。
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