2018 Fiscal Year Research-status Report
アンサンブルデータ同化を利用した大気海洋結合モードの抽出とその短期予測への応用
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17K05663
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
小守 信正 国立研究開発法人海洋研究開発機構, アプリケーションラボ, 主任技術研究員 (80359223)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 海洋物理・陸水学 / 気象学 / データ同化 / 季節変動予測 / アンサンブル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
局所アンサンブル変換カルマンフィルタ (LETKF) を用いて全球大気海洋結合モデル CFES へ大気観測データを同化し大気場のみを修正するシステム CLEDAS-A に関して、その概要および2008年8月から2ヶ月間の同化実験の解析結果をまとめた論文が、アメリカ気象学会が出版する Monthly Weather Review 誌に受理・掲載された。大気大循環モデル AFES を用いたシステム ALEDAS2 と比較して、海面付近でのアンサンブルスプレッドの過小評価が軽減されること、対流圏中層の予報精度もいくぶん改善されること、さらに、ALEDAS2 には見られない海盆規模のアンサンブル相関構造が CLEDAS-A では見られること、などを明らかにし、大気海洋結合モデルを用いたアンサンブルデータ同化の潜在的な有効性を示唆した。
短期変動予測への応用に資するため昨年度に構築した、CFES へ海面水温の観測データのみを簡便な手法（ナッジ法）を用いて同化する試験的な季節予測システムについて、1983年以降、3月1日・6月1日・9月1日・12月1日から半年間の予測を12メンバーで行う実験を準リアルタイムで継続した。その有用性を確認するため、海面水温に加えて地上気温や降水量の予測スキルを評価するとともに、研究代表者の所属機関において準現業的に運用されている既存のシステムとの比較を進め、特性の異なる複数の予測モデルの結果を組み合わせる（マルチモデルアンサンブル）ことにより予測スキルが向上することを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
簡便な手法を用いて海面水温の観測データのみを同化する試験的な季節予測システムに関して解析を進めたものの、成果を論文としてまとめ投稿するには至らなかった。また、当初予定していた、アンサンブル手法を用いて海洋観測データを同化するシステムの構築に至らなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
簡便なデータ同化手法を用いて構築した試験的な季節予測システムに関する成果を論文にまとめ、国際誌に投稿する。
アンサンブル手法を用いて海洋大循環モデル・全球大気海洋結合モデルへ海洋観測データを同化するシステムを構築し、海洋の局所化スケールを変えた実験などを行い、『強結合』データ同化システムの開発に向けた基礎的な知見を得る。
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| Causes of Carryover |
簡便な手法を用いた試験的な季節予測システムの構築に関する研究を優先的に実施したため、当初の予定よりも出力されるデータ量が少なく購入した RAID システムに内蔵するハードディスクの購入には至らなかったことが主な理由である。
アンサンブル手法を用いて海洋観測データを同化するシステムの構築は次年度に実施するため、そのための費用として使用する予定である。
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