| 研究課題/領域番号 |
18K13614
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
前島 康光 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, リサーチアソシエイト (90509564)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | データ同化 / メソ気象学 / 気象予報 / 大気力学 |
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| 研究実績の概要 |
課題1年目である今年度は、雷発光データ同化を行うために必要な観測演算子を構築することに主眼を置いて研究を行った。観測演算子とは、データ同化を行う際に、数値モデルの変数と観測データの関係性を記述する式である。ここでは、100万分の1秒のオーダーで観測される雷の発光位置と、数値気象モデルの物理量との関係を記述するべく、研究を推進した。
観測演算子を構築するためには、まず高精細な数値モデルのデータが必須である。ただ、単に数値モデルで計算しただけでは、モデルの不確実性や現象のカオス性によって、観測との不整合が大きくなり、観測演算子の信頼性が大きく損なわれる。そのため、科研費申請書での計画通り、最新鋭の気象レーダーを30秒毎に数値モデルに同化し、高精細かつ高精度のモデルデータの作成を行った。30秒毎の高頻度データ同化そのものは本研究課題の最終目標ではないが、Miyoshi et al.(2016), Maejima et al. (2017)以来の数少ない研究成果として位置づけられ、本課題の中間成果として重要な意義を持つ。
続いて、上記数値モデルデータと雷発光データの関係性を見つける研究を行った。で一般的に、強い上昇気流と多量の氷晶(あられ)の存在し、その氷晶同士が衝突する際に雷が発生する。そして詳細な雷発生の基準は、Takahashi(1978)の室内実験によって明らかにされている。代表者は、Takahashi(1978)での基準を踏まえつつ、数値モデルの同化サイクルと同じ30秒毎に、モデルの氷晶の質量と、雷の発光頻度を比較した。その結果、30秒間で20回以上の発光頻度を持つ場合において、発光頻度とモデルの氷晶の質量との相関係数が0.78という関係性を見つけた。この関係性は、観測演算子記述の上で大きな礎となり得る。以上の研究成果は、日本気象学会秋季大会にて口頭発表を行っている。
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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
申請段階における年次計画では、1年目の研究到達点として観測演算子の構築を挙げていた。そのための具体的なプロセスとして、(1) 高精細・高精度な数値モデルデータセットの成、(2) 雷の先行研究のレビュー、(3)雷発光データとモデルデータとの比較、の3つを提示していた。
まず(1)に関しては、気象レーダーデータを同化した高解像度のシミュレーションを行って、30秒毎、100mメッシュの数値モデルデータセットが出来上がっており、計画を達成済みであると言える。(2)に関しては、Takahashi(1978)をはじめとした雷現象そのものの研究、さらにDickson et al.(2016)など、プリミティブではあるが雷データ同化に取り組んだ研究のレビューが行われ、本研究の持つべき方向性と意義をより強固なものにすることが出来た。(3)に関しても、観測演算子記述に向けた取り組みが一通り行われ、それらの成果は既に日本気象学会で報告済みである。ただし、観測演算子構築については、より精緻な記述に向けて改善の余地が指摘されている。観測演算子はデータ同化における要となる重要なポイントであり、シミュレーションの精度を左右するため、気象学会等で寄せられたコメントを十分に吟味して、改善を図る必要がある。
全体を通して進捗を振り返ると、申請書での年次計画事項は全て遂行されており、順調な進捗が図られていると言える。しかし、指摘された課題点の解決は2年目も一部継続して行う必要がある。そのため1年目の研究計画の評価は、「概ね順調に進展している」とする。
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| 今後の研究の推進方策 |
2年目の研究計画は、1年目に進めてきた観測演算子開発について一部継続するという点を除き、申請書の年次計画と大きな変更はない。
本年度は最初に観測演算子について見直しを進める。そのための手法を以下に述べる。雷が発生してから電気的に中和するまでを1のシリーズとして、雷発光データを1つ1つのシリーズに分ける。この手法については、最近Yoshida et al.によって提唱されており、本研究で対象としている事例に適用することで、膨大な雷発光データから、大気中の氷晶が衝突して雷が発生する数マイクロ秒の期間を抽出することが出来る。これにより氷晶と雷発光の関連性を一段と浮き上がらせることが期待される。本研究課題で用いている雷発光データは世界的に見ても唯一無二のデータセットであり、観測演算子を構築しただけでも十分な科学的インパクトがある。そのため、観測演算子構築の段階で論文執筆に取り組む。
続いて、構築した観測演算子を用いた雷データ同化実験に取り組む。まず少数の観測データを1回同化することによって、同化の前後で具体的にどのようなインパクトがあるか検証する。そして同化システムでおかしな挙動がないか、技術的側面についても十分な確認を行う。1回同化で妥当性が確認された段階で、本格的なデータ同化実験に移行する。雷発光データ同化が具体的にゲリラ豪雨の予測改善のどうつながるか、検証を行う。また、雷発光データ同化によって数値モデルで表現される大気がどのように変わったのか、物理的な解釈についても留意しながらデータ同化実験を進める。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
雷発光データを同化するにあたり、観測演算子とよばれるデータ同化の核となる部分の開発に注力し、一定の研究成果が得られた。しかしながら気象学会等での発表を経て、現在開発した観測演算子を見直し、改善するの必要が出てきた。それに伴い、より完成された形で国際会議にて雷データ同化に関する報告を行うため、当初平成30年度に予定していた国際会議への参加を平成31年度に先送りすることとした。そのため、平成30年度に計上していた国際会議のための旅費を平成31年度に繰り越すこととした。以上が次年度使用額が生じた主な理由である。
この予算については、平成31年度に国際会議へ参加を行うことによって使用する予定である。
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