研究課題/領域番号 |
23K13174
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分17020:大気水圏科学関連
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研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
研究代表者 |
大石 俊 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 特別研究員 (30834965)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | アンサンブル予測 / データ同化 / 黒潮 / 粒子追跡 |
研究開始時の研究の概要 |
海洋モデルは初期ショックによる悪影響を蓄積しやすく高精度の解析値を作成することが難しかった。そのため、海洋分野ではこれまでアンサンブルカルマンフィルターを実装した例が3次元変分法などのデータ同化手法に比べて少なかった。そこで、Ohishi et al. (2022a, b;GMD)によって提唱された手法を組み込み、この問題を軽減した高解像度の領域海洋アンサンブルカルマンフィルターシステムを構築する。そして、アンサンブルカルマンフィルターの利点であるアンサンブル予測を実施し、海洋分野での有効性を明らかにする。そのために、変動が激しい黒潮に着目し、流路変動の予測可能性や流路が遷移する要因について調べる。
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