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2022 Fiscal Year Research-status Report

高解像度大気モデルで利用可能な積雲パラメタリゼーションの開発

Research Project

Project/Area Number 19K03964
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

千喜良 稔  東京大学, 大気海洋研究所, 特任研究員 (20419146)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2024-03-31
Keywords大気 / シミュレーション / 積雲 / パラメタリゼーション / グレーゾーン / Unified Parameterization
Outline of Annual Research Achievements

気候の数値シミュレーションを行うモデルでは、通常、積雲を解像できないため、その統計的な影響を計算する理論モデルである積雲対流スキームが用いられる。しかし、近年可能となってきた10kmスケールの解像度(グレーゾーン)のもとでは、従来の積雲対流スキームを適用することができない。カリフォルニア大学ロサンゼルス校の荒川昭夫名誉教授は、積雲対流スキームをグレーゾーンに対応させる枠組みとしてUnified Parameterizationを提案したが、この枠組みは、雲頂高度の異なる複数の積雲(雲タイプ)の存在を考慮していないという問題がある。申請者は、Unified Parameterizationを複数の雲タイプを考慮するものに一般化する研究を行っている。

本研究実施期間の第一年度において、申請者は、Unified Parameterizationを複数の雲タイプに一般化させる定式化の検討を行い、これを完了した。第二年度に おいて、一般化されたUnified Parameterizationを、日本の全球非静力学大気モデルNICAMに実装し、簡易的なテストによって、Parameterizationの振る舞いの素過程をチェックした。第三年度、および本年度において、第二年度で明らかとなった実装上の様々な課題の解決方法を検討した。

複数の雲タイプに一般化されたUnified Parameterizationが利用可能になることで、グレーゾーンの解像度の大気のシミュレーションにおける積雲の取り扱いに関する基盤が確立し、グレーゾーンのの解像度のシミュレーションの精度を高めることができると期待される。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

申請者は、本研究実施期間の第二年度において、複数の雲タイプに一般化されたUnified Parameterizationを日本の全球非静力学大気モデルNICAMに実装し、簡易的なテストを行ったが、この定式化の下では様々な問題が発生することがわかった。第三年度に引き続き、昨年度は、これらの問題を解決するための検討を行った。

本年度は、浅い積雲において、マスフラックスが上に向かって急激に大きくなる際に、積雲の面積が非現実的なプロファイルになってしまうという問題の解決方法を検討した。具体的には、空気塊が浮力を持って上昇する過程で、雲頂に達する前に積雲の外に出るデトレインメントと呼ばれるプロセスを適切に表現することで、マスフラックスが上に向かって急激に大きくなることを防ぐことができ、積雲の面積も妥当なものになることが確認された。

申請者は、一般化されたUnified Parameterizationの性能を評価するための本格的なシミュレーションを始める予定であったが、テストで発生した問題の解決に 予想以上の時間を割かれたこと、コロナの影響を受け、思うように研究活動が進められなかった時期があることから、計画よりも研究が遅れている。

Strategy for Future Research Activity

一般化されたUnified Parameterizationの、より詳細な性能評価を行うための実験を行う。具体的には、NICAMにおいて、(1)一般化されたUnified Parameterizationを使用した実験、(2)Unified Parameterizationを実装していない積雲対流スキームを使用した実験、(3)積雲対流スキームそのものを使用しな い実験を行う。解像度としては、ひとまず28kmを対象とする。

まだ、積雲の成長プロセスの表現などの課題が残っているが、ベストな解決方法を目指してしまうと、研究実施期間内に研究が終了できないと思われるため、ひとまず、モデルが動くための簡易的な解決を行う。

Causes of Carryover

新型コロナウイルスの新しい変異種の蔓延により、当初予定していた外国出張を自粛し、外国旅費の支出がなされなかったことが大きい。今年度は、新型コロナウイルスの状況が改善されているため、旅費の支出ができる。また、大規模データの保存のためのシステムの購入を行うこと を計画している。

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Published: 2023-12-25  

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