2021 Fiscal Year Research-status Report
Hybrid data assimilation methods with a particle filter for forecasts of extreme weather events
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21K13995
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| Research Institution | Japan, Meteorological Research Institute |
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Principal Investigator |
近藤 圭一 気象庁気象研究所, 気象観測研究部, 併任(第三研究室) (00735558)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 粒子フィルタ / アンサンブルカルマンフィルタ / ハイブリッド / 外れ値 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
台風や集中豪雨等の顕著現象には非線形性が強い共通点があり、その強非線形性に起因する非ガウス分布を適切に扱うことが顕著現象のさらなる予測精度向上のため非常に重要となる。本研究では大気モデルが持つ強非線形性に起因する非ガウス分布を適切に扱える非ガウスデータ同化手法の確立を目指している。アンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)に粒子フィルタ(PF)を組み合わせたハイブリッド手法を構築してきた。数値モデルとして簡易大循環モデルSPEEDYとより単純な40変数からなるLorenz96モデルに対して、ハイブリッド同化手法の検証を行った。本年度はEnKFのインフレーション手法をmultiplicativeからリラクゼーションに変更しても、ハイブリッド同化の優位性が出ることを確認し、気象学会で報告した。特に観測誤差分布が非ガウスとなる場合においては、EnKF単体と比較して解析誤差が改善することを確認している。計算コストについても調査しており、従来のEnKFと比較してハイブリッド同化でのコスト増はほとんどない。
一方で、Lorenz96モデルを用いた検証も進めている。その中では、EnKFとLPFを組み合わせる順番であったり、アンサンブル数（粒子数）への感度を調査した。その結果、組み合わせの順番によって解析誤差が大きく変化しないことを確認した。アンサンブル数については、EnKF単体ではアンサンブル数が大きくなるにつれ外れ値となるメンバーが現れやすくなり解析誤差が大きくなってしまうのに対し、ハイブリッド同化手法ではLPFの効果により外れ値となるメンバーを消すことができ、外れ値による解析誤差悪化を防げることを確認した。
対流スケールの非ガウス分布についての論文に共著として参加し受理済み。研究協力者の論文2編に共著として参加し査読中。
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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
年度途中に人事異動があったものの、おおむね順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
簡易大循環モデルSPEEDYでのハイブリッド同化実験について、研究成果をまとめ論文化を進める予定である。発展的研究として、気象庁現業システム相当の実験システムを用いたハイブリッド同化手法実装の検討を進めるにあたり、非ガウス分布やその強度等の基礎調査を行うことを予定している。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症流行により学術会議の多くがオンライン開催となったこと、また関連して出張時のプレゼン用PCの購入を見合わせたこと、投稿論文の執筆が遅れており未投稿であることにより、次年度使用額が生じた。
（使用計画）
次年度は現地開催による国際会議も予定されており、そのほかデータ保存用HDD、投稿論文も予定している。
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