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。関東圏における様々な降雨事例について、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。昨年度までに重点的に取り組んだ2019年9月房総半島台風事例、2020年4月低気圧通過事例に加えて、2020-2023年の降雨事例(50事程度)を選定し、羽田・成田空港レーダーや東京レーダーの観測データを整備した。これらの事例のうち代表的な事例について、局地気象モデルNICAM、ASUCAを用いて数値シミュレーションを実施し、観測データと数値モデルの比較検証を行った。関東圏で確立した手法の他地域への拡張をはかるべく、九州・四国域、北陸域等の新たに二重偏波ドップラー気象レーダーに更新された地域において観測データと数値モデルの比較検証を行った。東京大学大気海洋研究所に設置したディスドロメーターLPMおよび自動気象観測装置POTEKAの観測データ等を入手・整備した。数値シミュレーションの結果に「観測シミュレータ―」を適用し、レーダー観測データと比較することにより、局地数値モデルの雲降水過程の評価検証を行った。これらの結果をもとに、局地気象モデルにおける主として雨、雪、霰に関する雲物理過程の改良を行った。また雹を導入した新たな雲物理スキームを開発した。改良した局地気象モデルを用いて、データ同化サイクルのもとで一定期間の予測実験を行い、数値モデルの改良の効果を評価した。
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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