2017 Fiscal Year Research-status Report
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17K14397
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
岡崎 淳史 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究機構, 特別研究員 (10790842)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | データ同化 / 古気候復元 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、情報が限られる古気候のなかで情報を最大限活かし、これまでにない精度で古気候を復元するためのデータ同化手法の開発を目的とする。既存の古気候データ同化手法（オフラインデータ同化）は統計的復元の枠を出なかったが、本研究では力学系理論と統計理論の双方に基づいた同化手法（オンラインデータ同化）の開発を目指す。
初年度である当該年度は、研究計画通り、様々なデータ同化手法の比較を行った。スラブ海洋モデルと結合した簡易気候モデルであるSPEEDYを用い、地表気温の年平均値を観測とした。比較した手法は、通常のEnsemble Kalman Filter (EnKF)と、時間平均値を解析するTime-Averaged Update (TAU)、Incremental Analysis Update (IAU)である。オンラインデータ同化手法の中ではIAUが最も高い精度を示したが、一方でこれらの精度はオフラインデータ同化と同等または劣るものであった。
瞬時値の同化であれば、オフラインデータ同化よりもオンラインデータ同化のほうが優れていることは明らかである。どの程度の時間解像度であればオンラインデータ同化が優れているか、様々な時間解像度の観測値を同化することで調査した。この結果、大気については、１０日平均値ではオンラインデータ同化が優れていて、１か月平均値ではほぼオフラインデータ同化と同等の精度になることが分かった。一方、海洋については、３か月平均値であってもオンラインデータ同化が優れていた。これは海洋が大気に比べて長いメモリを持つことによる。予測可能性を考慮すると、スラブ海洋モデルではなくフル海洋モデルを用いることで、海洋についてはオンラインデータ同化の有意性はさらに増すことが期待できる。
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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
当初の計画通り、簡易モデルを用いたデータ同化手法の検討に取り組んだ。現在、既存のオンラインデータ同化およびオフラインデータ同化の比較を終えており、達成度としてはおおむね順調に進展していると言えるだろう。ただし、検討するオンラインデータ同化手法については、当初計画していた変分法や粒子フィルターは計算コストや実装コストの面から現実的でないと判断し、これを除外した。
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| Strategy for Future Research Activity |
オンラインデータ同化は、オフラインデータ同化よりも精度が高くなることが期待されたが、年平均値を同化した場合、大気については、オフラインデータ同化と同程度の成績であった。次年度は実大気モデルへのデータ同化手法の実装に取り組む計画であったが、現状を鑑み、引き続きオンラインデータ同化の手法開発に取り組む必要があると判断した。予測可能性がより長いフル海洋モデルを用いることで、オンラインデータ同化の精度向上が期待できる。
初年度の研究を遂行していくなかで、オフラインデータ同化を改良するいくつかの着想を得た。オンラインデータ同化手法の開発と並行して、オフラインデータ手法の改良にも取り組むことで、引き続き本課題の目的である「高精度古気候復元に向けたデータ同化手法開発」の達成を目指す。
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| Causes of Carryover |
当初計画していた物品購入を次年度に持ち越したため。
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