Development of ensemble-based inflation schemes for convective-scale all-sky satellite radiance data assimilation

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K22362
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 0204:Astronomy, earth and planetary science, and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Minamide Masashi 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (90884916)
• Project Period (FY): 2020-09-11 – 2022-03-31
• Keywords: 数値予報 / データ同化 / 衛星 / 台風

Outline of Final Research Achievements

Atmospheric deep moist convection has emerged as one of the most challenging topics for numerical weather prediction, due to the chaotic process of development with multi-scale physical interactions. This study examines the dynamics and predictability of the development of convection and the subsequent development of severe weather events like tropical cyclones. We have found essential sources of predictive convective events, and achieved the improvement of tropical cyclone intensity prediction accuracy.

Free Research Field

大気科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

気象において台風のような極端気象現象の発生は、基幹プロセスである積雲対流のカオス性が強く、予測は困難という認識が共有されてきた。しかしながら、近年の技術発展により、個々の積雲対流の発達を解像できる観測網や、シミュレーションで表現可能な数値予報モデル、それらを活用し得る計算機が整備され、そのような前提に風穴を開ける基盤が準備されつつある。本研究は、衛星観測データの新たな利用法と、その効果を定量的に示すものであり、開発した研究ベースの予測技術が、現業機関への実装を通じて社会（日々の天気予報）に貢献するにあたって不可欠な知見を提供した。