2020 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, 付加価値情報創生部門(アプリケーションラボ), 主任研究員 (80359223)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 海洋物理・陸水学 / 気象学 / 大気海洋相互作用 / 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 |
短期変動予測への応用に資するため、全球大気海洋結合モデル 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、前年度同様に、毎月1日から6ヶ月間・12メンバーでの予測実験を準リアルタイムで継続した。
また、大気大循環モデル AFES において、黒海やカスピ海など、全球を対象とした数値モデルでは三次元的に計算することが困難な内海に関して、非一様な水深分布を入力可能なように改良し、より現実的な水温変動が再現できることを確認した。さらに、内海に高温偏差が存在する場合、内海と周辺の陸域との熱的コントラストに起因して、風上側で発散偏差・風下側で収束偏差が生じ、海岸線に沿った発散域で少雨偏差・収束域で多雨偏差が生じ得ること、これらに伴い、内海周辺での降水分布も改善することを見出した。
AFES と局所アンサンブル変換カルマンフィルタ (LETKF) を用いたアンサンブルデータ同化システム ALEDAS2 に、一つ一つの観測データに対する予報感度を診断できる EFSO と呼ばれる手法を導入し、実験結果をまとめた共著論文が、アメリカ気象学会が出版する Weather and Forecasting 誌に受理・オンライン公開された。この論文では、北極域・中緯度域・熱帯域のいずれの緯度帯においても2-3日先までの予報に対する影響を正しく推定できること、特に北極域の観測データは北米の6-7日先の予報を改善しうることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
予測精度向上のために実施したシステムの改良に関連して、当初予想していなかった新たな知見が得られたため、その詳細な解析および論文執筆に時間を要したため、大気海洋結合モデルを用いた短期予測システムに関する論文の執筆および投稿が完了しなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
内海の取扱いを修正することにより周辺の降水分布が改善することを示した成果および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 |
予定していた論文の執筆および投稿が完了しなかったため、英文校閲に関する費用や論文投稿料などの支出に至らなかったことが主な理由である。
これら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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Research Products
(3 results)
