アンサンブルデータ同化のための最適摂動手法に関する研究

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 16H04054
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 気象・海洋物理・陸水学
• 研究機関: 東京大学 (2018-2019, 2021); 気象庁気象研究所 (2016-2017)
• 研究代表者: 齊藤 和雄 東京大学, 大気海洋研究所, 客員教授 (70391224)
• 研究分担者: 川畑 拓矢 気象庁気象研究所, 気象観測研究部, 室長 (80354447) ; 福井 真 東北大学, 理学研究科, 学術研究員 (30756557) ; 伊藤 耕介 琉球大学, 理学部, 准教授 (10634123) ; 國井 勝 気象庁気象研究所, 予報研究部, 研究官 (70370327)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: データ同化 / アンサンブル予報 / アンサンブル変換 / 摂動手法 / 領域再解析 / 豪雨予報

研究成果の概要

近年の数値予報で有力な手法となりつつあるアンサンブル予報を用いるデータ同化では、どのようにアンサンブル予報を作るかによって、解析の精度や予報の性質が大きく異なってくる。本研究では、アンサンブルデータ同化で広く用いられているアンサンブル変換と呼ばれる初期値摂動手法について、その性質を詳しく調べ、どのような場合に問題が生じるかを明らかにした。また、アンサンブルの予報摂動を大きくするためのインフレーション手法についてもその数値的背景を明らかにした。さらに、日本域の再解析をアンサンブルデータ同化で行い、過去の豪雨や台風の再現に有効であることを示した。

自由記述の分野

メソ数値予報

研究成果の学術的意義や社会的意義

今日の天気予報の基礎となっている数値予報では、観測データをデータ同化という最尤推定で初期値に取り込んでいる。近年、数値予報の誤差を定量的に評価する手法としてアンサンブル予報が使われるようになっており、アンサンブル予報による予報誤差推定をデータ同化に用いる「アンサンブルデータ同化」が提唱されるようになっている。本研究では、アンサンブルデータ同化において、アンサンブル予報を作成する手法について、調査を行い、将来のアンサンブルデータ同化の改善に向けた様々な知見を得た。