研究課題
基盤研究(B)
本研究では、数値モデルの雲降水過程の不確実性を低減することを目的に、関東圏ウルトラサイトのリモートセンシング気象観測データを利用した高解像度数値モデルとの連携研究基盤を確立し、地上観測、人工衛星観測、数値モデルを連携するフレームワークを確立する。関東圏には、現業観測に加え、人工衛星検証サイトとして多様なリモセン観測網が配置されており、観測的なウルトラサイトとしての性質を有している。関東圏ウルトラサイト観測データを包括的に利用することにより数値モデルの雲降水過程を検証し、改良を行う。改良した数値モデルで全球シミュレーションを実施することで、観測データのインパクトを評価することが可能になる。
局地気象モデルによる高精度数値予測システムの構築において、局地気象モデルシミュレーション結果を二重偏波ドップラー気象レーダー等の観測データによる検証を行った。2020-2023年の関東圏における降雨事例を50事程度選定し、観測データを整備し、局地気象モデルにより高解像度の数値シミュレーションを行い、これらの結果を観測データによって比較検証した。特に、観測シミュレータ―を利用することにより、雲降水過程の再現性の評価を行った。これらの結果をもとに、局地気象モデルの特に雲物理過程や乱流過程の改良に取り組んだ。改良した局地気象モデルを用いて、数値モデルによる予測実験を実施し、改良の効果を評価した。
本研究は、集中豪雨等の数値天気予報に利用される局地気象モデルの高精度化に貢献するものである。現業機関に最近導入され全国展開が図られている二重偏波ドップラー気象レーダー等の観測データを用いて、数値モデルのシミュレーション精度を評価し、特に雲物理過程や乱流過程の精度を高めた点が学術的に重要である。関東圏の降雨事例を用いた検証により、モデルの信頼性が向上し、地域スケールの気象予測精度の向上が期待される。この成果は、他のより一般な気象モデルの改良の実装にも利用可能と考えられる。これにより、防災対策や農業・都市計画など、様々な分野においてより正確な気象予測の利用が可能となり、社会的利用価値が大きい。
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