2022 Fiscal Year Research-status Report
高頻度高密度観測データ活用のための多重スケールを考慮した変分法データ同化の確立
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21K03667
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| Research Institution | Japan, Meteorological Research Institute |
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Principal Investigator |
藤田 匡 気象庁気象研究所, 気象予報研究部, 室長 (50847283)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 観測誤差相関 / 流れに依存する背景誤差 / データ同化 / 高頻度高密度観測 / ドップラー速度 / 衛星大気追跡風 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
リモートセンシングをはじめとする高頻度高密度観測データの多くは、同時に広域に分布し、大気に関する広範囲のスケールの情報を持つ。これらを数値予報において有効に活用するため、変分法データ同化で多様なスケールを扱うための高度化に取り組んでいる。
2022年度は、これまでに実装したウェーブレット空間で制御変数を構成するハイブリッド四次元変分法データ同化をさらに高度化するとともに、その性能を調査した。特に、ウェーブレット変換における側面境界条件を適切に扱うため、制御変数を定義する領域を拡張した。また、先行研究を参考に、実用的なメンバー数のアンサンブルにおける各スケールの局所化を、多数メンバーのアンサンブルを用いたサンプリングエラーの見積もりから評価する手法を検討した。これらを適用した実験システムにより、アンサンブル摂動の構成を調整し、短期間のサイクル同化実験で性能を評価した。この結果、ウェーブレット空間で構成した制御変数を導入したハイブリッド四次元変分法では、従来の格子空間で制御変数を構成するハイブリッド四次元変分法と比較して、第一推定値の同化観測による検証や、予測のゾンデ観測による検証において、改善がみられた。定式化等を整理し、上述の結果を含め、これまでの調査についてまとめた論文を執筆し、投稿した。
このほか、従来の四次元変分法を用いた分析として、広域に分布する静止気象衛星疑似観測データの顕著現象事例におけるインパクト調査の論文を投稿した。また、同様に従来の四次元変分法を用いて、異なるスケールの観測情報を合わせたインパクトの調査として衛星大気追跡風、ドップラー速度の高頻度高密度同化実験も行った。
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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
当初の研究計画では、2021年度は単純な矩形ウェーブレットによるスケール依存同化の検討（単一レーダーサイトドップラー速度同化実験）、アンサンブルによる背景誤差のノイズ特性調査、2022年度はより実用的な滑らかなウェーブレットへの拡張、衛星などレーダードップラー速度以外の観測データへの観測種別の拡張、2023年度は拡張したシステムでの性能調査を計画していた。
2022年度は、これまでに整備した、滑らかなウェーブレットによるスケール依存同化に基づき、さらにこれを精緻化する開発を進めた。また、これまでに整備した衛星大気追跡風の高頻度高密度同化を反映した実験システムを用いて、性能調査を行った。これまでの調査を論文にまとめて投稿した。
以上の状況から概ね順調に進展していると判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は、投稿した論文の査読結果に応じた追加調査などを行う。また、研究会合などでの成果発表を行う。
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| Causes of Carryover |
投稿論文は査読中であり、成果発表としては次年度以降となる。また、新型コロナウィルスの影響により、多くの研究会合がオンラインでの開催となった。これらのことにより、次年度使用額が生じた。2023年度は成果発表などに使用する計画である。
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