研究課題
若手研究(A)
卓越的な大規模大気循環変動の理解に向けて、複雑さの異なるモデル群を開発した。この階層的モデリングによるアプローチを用いて数値実験を行った結果、夏季卓越変動の強制過程などを明らかにすることができた。また、アンサンブルカルマンフィルタに基づく疑似的な予報システムを構築し、予報モデルの誤差を低減する同化手法を提案した。これにより、1カ月予報の予報スキルを向上する可能性が示された。
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