| 研究課題/領域番号 |
19K23467
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0204:天文学、地球惑星科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 気象庁気象研究所 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
高頻度高密度の観測データを数値予報において有効に活用するためのデータ同化手法の高度化に取り組んだ。ドップラー速度の観測誤差時間空間相関を統計的に診断し、変分法データ同化に導入するためのモデル化を行った。単純な変分法データ同化に観測誤差相関を導入することにより、高密度観測の詳細な情報が偏りなく解析値に反映されることを確認した。さらに、「流れに依存する背景誤差」を取り入れた四次元変分法に観測誤差相関を導入したドップラー速度の同化実験により、高頻度高密度の観測データから詳細な情報を気象状況に応じて抽出するためには、「流れに依存する背景誤差」が重要となることが分かった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、日本の高度なレーダー観測技術により蓄積された高品質なドップラー速度データを用いて、観測誤差の時間空間相関の分析を行った。ドップラー速度について、観測誤差の空間相関に加えて、時間相関についても考慮した取り組みはこれまで見られない。さらに、データ同化手法として「流れに依存する背景誤差」を導入した四次元変分法を用い、観測誤差と背景誤差を共に高度化したシステムを用いた。このような先進的な手法による高頻度高密度データ同化技術の新しい知見は、時間空間スケールが小さい集中豪雨をはじめとする顕著現象を中心に、数値予報の予測精度向上に資するものである。
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