2021 Fiscal Year Research-status Report
Understaing the boundary between predictable signal and noise toward improvement of seasonal prediction
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20K04074
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
土井 威志 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 (80638768)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 季節予測 / 多アンサンブル / アンサンブル間相関解析 / シグナルノイズ比 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
季節予測シミュレーション「SINTEX-F」を使って日本の1ヶ月先の月平均気温の予測(例えば11月初旬時点で12月平均を予測する場合)の精度調査をした。さらに、予測精度が低い場合においても、何らかの有益な予測情報を発掘することが出来ないかを考えた。特に、「SINTEX-F」の最新版は、100を超えるアンサンブル数(単一の気候モデルを使うシステムでは世界最大規模)で予測を実施しており(Doi et al. 2019, J. Climate)、数値カオス性が強い中緯度域の季節予測において、新しい知見を開拓するために、有利であることが期待される。
日本付近の月平均気温偏差の予測精度の季節性を調べた結果、Persistent予測(予測開始時期の状況が持続すると仮定した予測。その精度は自己ラグ相関係数に相当)の精度を上回るのは、９月の予測のみであった。再解析データを基準として、9月の気温偏差が0.5度より高い年を選んで合成解析を実施したところ、エルニーニョ・南方振動の影響が大きいことを見出した。
興味深いことに、シグナルとノイズの比(SN比: ここでは、アンサンブル平均値をシグナル、アンサンブルスプレッドをノイズとして、その比で定義した)の経年変動に注目し、1983-2020で平均したSN比よりSN比が高い年のみを対象に相関係数スキルを計算すると12月予測の相関係数精度が0.67で、それ以外の23年間で計算したスキル-0.15と比べてはるかに高精度であり(差は99%の信頼限界で有意)、Persistent予測の精度を上回ることがわかった。
さらに、アンサンブル位相空間での共変動解析を実施することで、12月の日本の気温予測の鍵になるのが、インド洋熱帯域西部の高温偏差や、熱帯太平洋のエルニーニョモドキ的な構造であることを示した。
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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
準リアルタイムの季節予測情報として、アンサンブル平均値だけでなく、SN比やアンサンブル位相空間での共変動解析結果も併せて提供することで、各々の予測の精度や予測の潜在的根拠についてより踏み込んだ情報を提供できる可能性があることが示唆できた。それらの情報は、ユーザー側が季節予測結果をさらに深く理解し、その適切な利活用を促進するための一助になると考える。現在論文化を進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
季節予測情報として、アンサンブル平均値だけでなく、SN比やアンサンブル位相空間での共変動解析結果も併せてリアルタイムに提供するシステムを作る。さらに、他の変数や予測リード時間などについても、踏み込んだ解析を実施、新しく予測可能な情報やその予測可能性の潜在的根拠を発掘する。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍において、学会がオンラインになり、旅費として計上していた分は、次年度以降の旅費として使用する計画である。本年度は、使用するスーパーコンピュターのバージョンアップがされ、従来使用していたプログラムの調整に時間を要した。大量の数値計算を実行できる素地が整ったため、次年度は、その数値計算結果をアーカイブするストレージを増強するために未使用額を使用する予定である。
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