2023 Fiscal Year Research-status Report
Development of weather-dependent adaptive data assimilation method for all-sky satellite radiances for the better understanding of chaotic nature of the atmosphere
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23K13167
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
南出 将志 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (90884916)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | データ同化 / リモートセンシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1. 数値気象予報のための全天候赤外衛星データ同化を安定的に実施するための対流や雲の発生シグナルがどのように空間的に分布しているかについて解析を実施した。特に、フーリエ変換を用いた波数分析や、粒子追跡法などの手法を組み合わせることで、特定の雲の観測について、その情報が伝播しうる領域について、力学に基づいた体系的な理解を得ることができた。さらに、解析結果をもとに数値感度実験をデザインし、上記の知見の妥当性が確認できた。本研究計画で提案しているデータ同化手法の開発に向けて、基盤となる一知見を獲得できたと考えている。
2. 本研究成果を第６回国際非静力学モデルに関するワークショップ、アメリカ気象学会主催のメソスケール気象学会などで発表した。また、業界トップの国際誌に投稿を準備中である。
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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
計画していた研究内容に必要な知見を獲得でき、かつ学会発表や論文投稿に足る成果を出すことができたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
計画の進行状況を鑑みつつ、以下の２つの研究に取り組む予定である。
1. 昨年度は大気中の水蒸気場が雲の形成にもたらす影響の解析を主に行ったが、データ同化手法の開発に向けて、水蒸気場以外の変数の影響にも解析の幅を広げたい。
2. 昨年度は、大気の力学理解に焦点を置いた研究を行った。本年度は、それらの知見を活用したデータ同化手法の開発に着手したい。
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| Causes of Carryover |
予定していたよりも大規模数値計算を実施しない形で研究を進行することができたため、物品費などで次年度使用額が生じた。次年度において、数値計算や解析に必要な支出などに用いることを計画している。
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