| 研究課題/領域番号 |
17K05658
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| 研究機関 | 気象庁気象研究所 |
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研究代表者 |
石橋 俊之 気象庁気象研究所, 台風研究部, 主任研究官 (30585857)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 数値天気予報 / データ同化 / 観測データ / 観測誤差共分散行列 / 誤差相関 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、データ同化の高度化によって、飛躍的に多くの観測情報の同化を可能にし、数値天気予測の精度を大幅に改善することである。H30年度の研究計画に沿って研究を遂行し、以下の成果を得た。
はじめに、計画初年度（H29）に構築したすべての観測及び背景場の誤差共分散行列を最適化した同化システムを拡張し、随伴予測モデルをアンサンブル予報に置換したシステム（アンサンブル4D-Var）を構築した。同システムは、数100メンバ程度のアンサンブル予報の生成と決定論的な解析を単一の変分法同化システムで行うことができ、従来よりも高精度な流れ依存した背景誤差共分散行列の生成が可能である。また、観測演算子の精度も向上する。これと最適化された観測誤差共分散行列を組み合わせることで、飛躍的に多くの観測情報の同化が可能となった。次に、同システムによる1か月間の解析、予報サイクル実験を行った。その結果、5日程度先までの予測精度が全球的に顕著に改善することがわかった。とくに衛星観測が重要となる南半球や、背景誤差共分散行列の精度向上が顕著な熱帯域での改善が大きいことがわかった（根平均2乗誤差で9%以上の改善）。
現実大気を対象とする高精度な数値予報システムで、全観測を対象とした観測誤差共分散行列の高精度推定と、変分法によるアンサンブル生成及び背景誤差共分散行列の高精度推定を同時に行い、これらの同化システムへの導入による予測精度の顕著な改善を示したのは、本研究が初めてであり、科学的に重要な成果である。また、本研究の成果は、これまで経験的チューニングによっていた背景及び観測誤差共分散行列の推定にかかるコストを大幅に軽減するため、今後の数値天気予報研究に大きく貢献することが期待できる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
H30年度の研究計画に沿って研究を遂行し、期待した以上の研究成果が得られており、昨年度の研究成果の一部は査読論文として出版されたが、今年度成果の論文出版が次年度以降となる等、論文化作業がやや遅れたことを考慮し、”概ね順調に進展している”とした。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和1年度から2年度は当初の研究計画に沿って以下を行う。
H30年度までに開発した同化システムを拡張して、アンサンブル同化により非線形性の強い観測データの同化や、観測誤差の時空間相関の導入を図り、観測情報をさらに拡充する。これらについて、1 か月程度の期間の解析・予報サイクル実験を行い、予報精度や各観測情報のインパクと評価等を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初計画していたデータ保存用の大型ストレージについては、所属機関の電力事情から導入を見送り、既存ストレージの利用、効率的なデータハンドリングで代替することとした。一方で当初計画より多くの研究成果が得られているため、同大型ストレージ予算及び海外発表のための旅費を論文掲載やオープンアクセス費用にあてることとした。研究成果の論文掲載は次年度以降になるものがあるため、次年度使用額が生じている。
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