2016 Fiscal Year Annual Research Report
Study of covariability processes between the atmosphere and surface ocean using a coupled atmosphere-ocean data assimilation system
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25400474
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
小守 信正 国立研究開発法人海洋研究開発機構, アプリケーションラボ, 主任技術研究員 (80359223)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 海洋物理・陸水学 / 気象学 / 大気海洋相互作用 / データ同化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
局所アンサンブル変換カルマンフィルタ (LETKF) を用いて大気の観測データを大気海洋結合モデルCFESヘ同化するシステムCFES-LETKFのプロトタイプを整備し、2008年8月から2ヶ月間の同化実験 (CLERA-A) の解析を進め、既存の実験的アンサンブル大気再解析データ (ALERA2)と比較を行った。海洋の観測データは同化していないため、CLERA-Aの海面水温には結合モデル特有のバイアスが見られ、それが大気の解析場に影響を与えている部分も存在するが、対流圏下層の気温や比湿のスプレッドはALERA2と比較して最大で40%程度増加していた。海面水温と降水量のアンサンブルラグ共分散では、海面水温が先行する場合に正（海面が温かいので雨が降る）・降水量が先行する場合に負（雨が降ったので海面が冷える）という結果が得られた。後者は結合モデルを用いることで初めて生じる因果関係である。さらに、NINO3.4海域で平均した2 m気温に対するアンサンブル相関は、ALERA2では参照海域のごく近傍のみで高いのに対し、CLERA-Aでは熱帯太平洋のみならず大西洋やインド洋にまで及ぶ大規模な構造が存在することを見出した。これらは、同じ観測データを同じ手法で同化しているにも関わらず、大気モデルを用いた場合と結合モデルを用いた場合とで質的に大きく異なる再解析データが得られていることを示す重要な結果である。
観測データを同化する場合、予報モデル自体の性能も重要になるため、並行してCFESの改良も行った。複数の数値的な問題を解決し、計算安定性を向上させただけでなく、パラメータの再チューニングを実施し、バイアスを大幅に低減することに成功した。さらに、海洋の観測データを反映させる簡便な手法として、海面水温を観測データへナッジする機能をCFESへ導入し、これを初期条件とした試験的な季節予測を実施した。
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Research Products
(9 results)
