2021 Fiscal Year Research-status Report
マルチスケール二酸化炭素逆解析のための長期４次元変分法システムの開発
| Project/Area Number |
19K03976
|
|---|
| Research Institution | National Institute for Environmental Studies |
|---|
Principal Investigator |
丹羽 洋介 国立研究開発法人国立環境研究所, 地球システム領域, 主任研究員 (70588318)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 温室効果ガス / 逆解析 / 大気輸送モデル / データ同化 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
炭素循環には未解明なメカニズムが多く存在し、温暖化予測に大きな不確定性が生じている。本研究では、大気の二酸化炭素(CO2)濃度観測データから、大気と陸域・海洋間の CO2フラックスを定量的に推定する逆解析という手法を用いることにより、炭素循環メカニズムの理解深化を目指している。CO2などの長寿命の温室効果ガスの逆解析は、長期の解析期間を要することが一つの特徴である。この解析期間には様々な時間スケールのフラックス変動が存在するが、それぞれのスケールを同時に最適に推定する手法はまだ確立されていない。そこで本研究では、短期(数時間)から長期(数年)のスケールまで幅広くカバーすることのできるマルチスケール最適化手法の開発を目的としている。
本年度は、任意の格子・空間解像度での最適化ができるように、逆解析の計算で必要なモデル輸送演算子に格子変換を新たに導入した。これを前年度に開発したスキームとあわせることにより、あらゆる時空間解像度のフラックスを同一のフレームで最適化することが可能となった。さらに、30年の長期逆解析を行うにあたり、30年を１つの期間として最適化するよりも、ある程度、期間を短く区切って最適化したほうが、精度が向上することが事前の実験からわかったため、最初に期間を区切って最適化を実施し、その後、濃度変動の長期傾向と整合性を保つために、全期間を合わせて、再度、最適化を行うというスキームを構築した。これにより、長期においても、最適化の精度を落とさずに、解析を行うことができるようになった。
以上のシステムを用いて、実際の大気のCO2観測データを用いて、1990年から2020年にわたる長期逆解析を実施し、Global Carbon Projectが主導する世界的な炭素収支評価レポート「Global Carbon Budget 2021」にデータを提出した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
逆解析システムの開発について、成果をまとめた論文を投稿することができたが、投稿までに想定よりも時間を要してしまったため、受理までに至っていない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
投稿中の論文が受理されるまで、適切に改訂を行うと同時に、さらなるマルチスケール最適化に関する技術向上を目指す。
|
| Causes of Carryover |
想定した予定よりも論文投稿が遅れ、受理までに至っておらず、投稿料の支払いができていないため。次年度中にその論文の投稿料支払いを行う。
|
