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Study on the optimal perturbation method for ensemble data assimilation

Research Project

Project/Area Number 16H04054
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Research Field Meteorology/Physical oceanography/Hydrology
Research InstitutionThe University of Tokyo (2018-2019, 2021)
Japan, Meteorological Research Institute (2016-2017)

Principal Investigator

Saito Kazup  東京大学, 大気海洋研究所, 客員教授 (70391224)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 川畑 拓矢  気象庁気象研究所, 気象観測研究部, 室長 (80354447)
福井 真  東北大学, 理学研究科, 学術研究員 (30756557)
伊藤 耕介  琉球大学, 理学部, 准教授 (10634123)
國井 勝  気象庁気象研究所, 予報研究部, 研究官 (70370327)
Project Period (FY) 2016-04-01 – 2020-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2018: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2017: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2016: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Keywordsデータ同化 / アンサンブル予報 / アンサンブル変換 / 摂動手法 / 領域再解析 / 豪雨予報 / 初期摂動 / 台風 / 豪雨 / 再解析 / 非静力学モデル / アンサンブルデータ同化 / 気象
Outline of Final Research Achievements

In data assimilation using ensemble forecasts, which is becoming a leading method in recent numerical forecasting, the accuracy of the analysis and the nature of the forecasts differ greatly depending on how the ensemble forecast is created. In this study, the properties of an initial value perturbation method called ensemble transformation, which is widely used in ensemble data assimilation, are investigated in detail and it is clarified in which cases problems arise. The numerical background of the inflation method for increasing the ensemble forecast perturbation is also clarified. Furthermore, a reanalysis of the Japan area was carried out using ensemble data assimilation, and its effectiveness in reproducing past torrential rains and typhoons was demonstrated.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

今日の天気予報の基礎となっている数値予報では、観測データをデータ同化という最尤推定で初期値に取り込んでいる。近年、数値予報の誤差を定量的に評価する手法としてアンサンブル予報が使われるようになっており、アンサンブル予報による予報誤差推定をデータ同化に用いる「アンサンブルデータ同化」が提唱されるようになっている。本研究では、アンサンブルデータ同化において、アンサンブル予報を作成する手法について、調査を行い、将来のアンサンブルデータ同化の改善に向けた様々な知見を得た。

Report

(5 results)
  • 2021 Final Research Report ( PDF )
  • 2019 Annual Research Report
  • 2018 Annual Research Report
  • 2017 Annual Research Report
  • 2016 Annual Research Report
  • Research Products

    (200 results)

All 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 Other

All Journal Article (24 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Peer Reviewed: 17 results,  Open Access: 14 results,  Acknowledgement Compliant: 4 results) Presentation (170 results) (of which Int'l Joint Research: 49 results,  Invited: 15 results) Book (1 results) Remarks (5 results)

  • [Journal Article] データ同化とアンサンブル予報を用いた竜巻発生要因の解析と予測可能性2022

    • Author(s)
      横田祥, 新野宏, 瀬古弘, 国井勝, 山内洋, 佐藤英一
    • Journal Title

      号外海洋「竜巻シンポジウム―藤田哲也博士生誕100年を記念して―」

      Volume: TBD

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    • Author(s)
      Yokota Sho、Seko Hiromu
    • Journal Title

      Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society

      Volume: 147 Issue: 737 Pages: 2244-2263

    • DOI

      10.1002/qj.4020

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      横田 祥
    • Journal Title

      Tenki

      Volume: 68 Issue: 2 Pages: 85-92

    • DOI

      10.24761/tenki.68.2_85

    • NAID

      130008009136

    • ISSN
      0546-0921, 2434-1185
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    • Author(s)
      Duc Le、Saito Kazuo、Hotta Daisuke
    • Journal Title

      Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society

      Volume: 147 Issue: 737 Pages: 2375-2394

    • DOI

      10.1002/qj.4029

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      Saito Kazuo、Duc Le、Matsunobu Takumi、Kurihana Takuya
    • Journal Title

      Data Assimilation for Atmospheric, Oceanic and Hydrologic Applications

      Volume: 4 Pages: 115-141

    • DOI

      10.1007/978-3-030-77722-7_5

    • ISBN
      9783030777210, 9783030777227
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      伊藤耕介, 藤井陽介
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      Volume: 39巻 Pages: 167-179

    • NAID

      40022295560

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      Duc Le、Saito Kazuo、Hotta Daisuke
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      Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society

      Volume: 146 Issue: 733 Pages: 3638-3660

    • DOI

      10.1002/qj.3864

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      DUC Le、SAITO Kazuo、HOTTA Daisuke
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      Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II

      Volume: 98 Issue: 2 Pages: 455-462

    • DOI

      10.2151/jmsj.2020-022

    • NAID

      130007840536

    • ISSN
      0026-1165, 2186-9057
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      Volume: 144 Issue: 713 Pages: 1063-1090

    • DOI

      10.1002/qj.3275

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      Saito, K., M. Kunii and K. Araki
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      Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II

      Volume: 96A Issue: 0 Pages: 175-199

    • DOI

      10.2151/jmsj.2018-027

    • NAID

      130006742037

    • ISSN
      0026-1165, 2186-9057
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      Shin FUKUI, Toshiki IWASAKI, Kazuo SAITO, Hiromu SEKO, Masaru KUNII
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      Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II

      Volume: 96 Issue: 6 Pages: 565-585

    • DOI

      10.2151/jmsj.2018-056

    • NAID

      130007521194

    • ISSN
      0026-1165, 2186-9057
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      Yokota, S., H. Seko, M. Kunii, H. Yamauchi, and E. Sato
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      Journal of Geophysical Research: Atmospheres

      Volume: 123 Issue: 17 Pages: 9047-9062

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      10.1029/2018jd028723

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      Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II

      Volume: 96 Issue: 1 Pages: 25-54

    • DOI

      10.2151/jmsj.2018-006

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      130006338355

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      0026-1165, 2186-9057
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      Volume: 96A Issue: 0 Pages: 157-174

    • DOI

      10.2151/jmsj.2018-017

    • NAID

      130006733553

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      0026-1165, 2186-9057
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      Duc, L. and K. Saito
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      Volume: 印刷中 Issue: 6 Pages: 2071-2082

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      10.1175/mwr-d-16-0325.1

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      Saito, K., Y. Shoji, S. Origuchi and Le Duc
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      Data Assimilation for Atmospheric, Oceanic and Hydrological Applications

      Volume: 3 Pages: 383-404

    • DOI

      10.1007/978-3-319-43415-5_17

    • ISBN
      9783319434148, 9783319434155
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      SENAC(東北大学大型計算機センター広報)

      Volume: 49 Pages: 5-11

    • NAID

      120006576612

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      Ito, K., M. Kunii, T. Kawabata, K. Saito, K. Aonashi, and L. Duc
    • Journal Title

      Monthly Weather Review

      Volume: 144 Issue: 9 Pages: 3417-3439

    • DOI

      10.1175/mwr-d-16-0014.1

    • NAID

      120006376242

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      Volume: 30 Pages: 6-7

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      斉藤和雄
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      Saito, K., L. Duc, and T. Matsunobu
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      International Workshop on Prediction skill of extreme Precipitation events and tropical cyclones: Present status and future Prospect (IP4)
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  • [Presentation] LETKF Perturbations by Ensemble Transform in a Cloud Resolving Model.2019

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      Saito, K., L. Duc, S. Yokota, and T. Matsunobu
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      23rd Conference on Integrated Observing and Assimilation Systems for the Atmosphere, Oceans, and Land Surface (IOAS-AOLS)
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  • [Presentation] LETKF Perturbations by Ensemble Transform in a Cloud Resolving Model.2019

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      Saito, K., L. Duc, S. Yokota, and T. Matsunobu
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      7th International Symposium on Data Assimilation (ISDA2019)
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      Fukui, S., T Iwasaki, K. Saito, H. Seko
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      Saito, K., S. Yokota, L. Duc, T. Kawabata, M. Kunii, T. Matsunobu, and T. Kurihana
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      Japan Geoscience Union Meeting 2018 (JPGU2018)
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    • Author(s)
      山口宗彦, 石橋俊之, 中澤哲夫, 伊藤耕介, 山田広幸, 大東忠保, 清水健作, 長浜則夫, 篠田太郎, 高橋暢宏, 坪木和久
    • Organizer
      日本気象学会2018年度春季大会
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      山口宗彦, 石橋俊之, 中澤哲夫, 伊藤耕介, 山田広幸, 大東忠保, 篠田太郎, 高橋暢宏, 坪木和久
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      「航空機観測による気候・地球システム科学研究の推進」研究集会
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  • [Presentation] Perturbation Methods for Ensemble Data Assimilation2018

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      Saito, K., S. Yokota, L. Duc, M. Kunii, T. Kurihana, and T. Matsunobu
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      Lecture at the Key Lab of NWP Guangzhou Bureau, CMA
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  • [Presentation] Perturbation Methods for Ensemble Data Assimilation2018

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      Kazuo Saito, S. Yokota, L. Duc, M. Kunii, T. Kurihana, T. Matsunobu
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      気象庁数値予報課コロキウム
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      Kobe, Japan
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      2017-01-18
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      2017 Joint IAPSO-IAMAS-IAGA Assembly.
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      San Francisco, USA
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      2016-12-12
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Published: 2016-04-21   Modified: 2023-01-30  

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