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コロナ禍により研究集会が軒並み中止・延期され、研究成果の発表機会が激減したことにより、本研究計画は1年間の事業期間延長の申請を行い認められた。本年度においては本研究の成果を論文や書籍によって出版し、広く公開することに努めた。
研究計画全体では、気象庁領域非静力学気象予報モデルNHMの内部に化学輸送モジュールを組み込んだオンライン化学予報モデルNHM-Chemの開発を行い、そのNHM-Chemを気象庁アンサンブル気象データ同化システムNHM-LETKFの予報モデル部分と入れ替え、気象観測データと同時に大気微量成分濃度観測データも同化できるシステムを開発できた。
このデータ同化システムを用い、変数局所化と呼ばれる手法によって、物質濃度の解析精度は大幅に向上することとなった。しかし風向風速の解析精度向上は極めて難しいという結論に達した。その原因は物質濃度を計算する移流拡散モデルと風向風速を計算する気象予報モデルのそれぞれのバイアス誤差に大きな差があることが推測される。気象変数と物質濃度の同時データ同化による利益は移流拡散モデル側が一方的に享受し気象予報モデル側は受け取ることができず、変数局所化によってもそれを克服することは難しいと言える。一方で本研究計画を進めた副産物として、移流拡散モデル自体の精度向上を果たすことができた。
変数局所化はこれまであまり注目されてこなかったデータ同化手法であるため、その実装に関する原著論文を執筆し、本年度中に投稿した（現在、査読プロセス中）。また、移流拡散モデルの精度向上に関する技術的な諸知見について日本気象学会から出版される予定の書籍に原稿を執筆提供した（現在、出版作業中）。
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