2021 Fiscal Year Annual Research Report
Dynamics and predictability of atmospheric blocking occurrence
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18K03734
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
稲津 將 北海道大学, 理学研究院, 教授 (80422450)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
向川 均 京都大学, 理学研究科, 教授 (20261349) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 予測可能性 / ブロッキング / 確率微分方程式 / 自己組織化写像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は昨年度に続き、季節内・季節予報(S2S)アンサンブルデータセットの解析を行った。S2Sデータとして利用したものは、BOM,ISAC, ECMWF, METFR, HMCR, CMA, KMA, NCEP, ECCC, UKMOである。昨年度、延長の際、現業予報データの気候値の取り扱いを厳密化する必要があったため、別途、再予報データを用いた。また、Inatsu et al. (2013)に倣い、500hPaジオポテンシャル高度の主成分で張った相空間上での振る舞いを調査したのだが、主成分２次元では北大西洋振動と北米・太平洋パターンに射影の大きなもの以外（系外の強制も含む）が捨象される問題点があった。そこで、今年度、自己組織化写像を用いて、潜在空間を定義し、その中での予測可能性を議論した。その結果、S2S１か月予報データにおいて、自己組織化写像のノードの予測限界は２週間を超えるものがあることが分かった。また、ノードによる予測限界の違いも明瞭であり、その違いの一部はモデルに依存しないものであった。そこで、クラスター分析によってノードを５分類したところ、Inatsu et al. (2013)の予測可能性の議論と類似し、ジェット気流が蛇行している場合に予測限界が短く、東西一様性が大きい場合に予測限界が長いことが分かった。なお、自己組織化写像によって射影される潜在空間は、力学系が描くアトラクタに沿った多様体を近似することをLorenz3変数モデルによって示した。さらに、自己組織化写像のアルゴリズムにおいて、初期値依存性はあるものの、結果がアフィン不変となることが多いことも示唆された。
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