観測ビッグデータを活用した変分法データ同化の高度化
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19K23467
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0204:Astronomy, earth and planetary science, and related fields
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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) |
2019-08-30 – 2022-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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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 / 四次元変分法 / ドップラーレーダー / 流れ依存 |
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| Outline of Research at the Start |
気象観測技術の高度化に伴い、観測データの高頻度高密度化が急速に進んでいる。膨大な量の観測ビッグデータから得られる大気の詳細な情報を、数値予報モデルの初期値作成に利用できれば、集中豪雨など顕著現象の気象予測の精度向上が期待できる。一方で、密な観測データを数値予報システムに反映する方法は十分に確立しておらず、活用されるのはごく一部である。本研究では、高頻度高密度の観測ビッグデータを十分に活用し気象予測に役立てるために必要となる、データ同化技術の高度化を検討する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
高頻度高密度化が進む観測データを数値予報の初期値作成において有効に活用するためのデータ同化技術の高度化について、レーダーによるドップラー速度観測を取り上げ、検討に取り組んでいる。2019年度に、約一週間の同化サイクルによる札幌レーダードップラー速度の観測誤差相関の統計的診断、単純な変分法同化での観測誤差相関の効果の調査、四次元変分法への観測誤差時空間相関及び「流れに依存する背景誤差」の組み込みとその効果に関する事例実験を実施した。2020年度は、この実験システムに基づいて、同事例についての分析をより堅牢にするための調査を中心に進めた。観測誤差相関について、診断の統計サンプルを生成する同化サイクルにおいても観測誤差相関や観測時空間間隔を合わせて整合を取り、一貫性を高めた再診断実験を行った。また、四次元変分法への「流れに依存する背景誤差」の導入、及び、観測誤差時空間相関を考慮した観測データの高頻度化によって得られる効果について、予測気象場の分析を行った。これまでの調査から、高頻度高密度観測データの有効活用のために、「流れに依存する背景誤差」が重要であることを示唆する結果が得られ、「流れに依存する背景誤差」の評価に用いるアンサンブル摂動の品質を高めることが求められると考えられたため、アンサンブル摂動の特性、四次元変分法への組み込みでの扱いに関する調査にも取り組んだ。「流れに依存する背景誤差」について、局所化、気候学的背景誤差との比重、アンサンブル摂動の構成に関する感度実験を行った。また、アンサンブル生成での乱数摂動の使用に伴う「流れに依存する背景誤差」の不確実性の調査や、アンサンブルによる「流れに依存する背景誤差」の空間スケールによる変化を考慮した高度化に向けた調査を行った。
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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、2019年度に「①誤差特性のモデル化」、2020年度に「②誤差相関を考慮したデータ同化システム」、「③背景誤差の高度化による検討」に取り組むことを目標としていた。2019年度では、対象を札幌レーダー1サイト、統計期間1週間、効果の調査事例1事例に限ったものの、①から③までの分析を実施した。2020年度について、年度当初は、レーダーサイトや期間など対象を広げたより一般的な調査、及び、これまでの調査の投稿論文へのまとめを目標としていた。一方、2020年度の実際の取り組みでは、本課題における高度化による効果の分析の堅牢性を高めるための調査に注力し、観測誤差相関の同化サイクルと一貫した診断実験、気象予測への効果の分析などを行った。これらに基づき、投稿論文の執筆を進めている。また、本課題の取り組みで高頻度高密度観測同化における重要性が示唆された「流れに依存する背景誤差」について、今後の発展の可能性を検討する調査として「流れに依存する背景誤差」を構成するアンサンブル摂動の特性やその扱いの高度化に向けた調査にも取り組んだ。当初計画から方向性は必要に応じて修正しつつ取り組んでいるものの、研究計画は全体的に順調に進展していると判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は、現在執筆中の、これまでの調査をまとめた論文を投稿することを目標とする。また、必要に応じて、観測誤差相関の統計的診断、「流れに依存する背景誤差」の評価に用いるアンサンブルの構成、及び、四次元変分法への組み込みについて、分析の堅牢性を高める調査、対象を広げたより一般的な調査、手法の高度化に向けた調査に取り組む。
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Report
(2 results)
Research Products
(15 results)
