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この研究では、数値予測モデルによる降水予測の高精度化や降水機構への深い理解のために、高精度の観測データや精緻な数値予測モデルを利用して高品質な数値予測モデルの初期値を作成するデータ同化技術の高度化に取り組んだ。具体的には、現状のデータ同化技術の限界のために引き起こされる予測初期におけるモデルの降水表現が過剰（スピンダウン）もしくは過少（スピンアップ）となる問題の解決に向けて、モデル変数間の水蒸気量に関するバランスを保つ仕組みを変分法データ同化に組み込み、観測データや予測モデルとの整合性がより高い初期値を作成することを試みてきた。
これまでに、いくつかの事例での比較実験により本研究で開発した新手法で予報初期の降水再現性の向上が統計的に確認できた。各事例での初期値の３次元的な気象場の詳細な解析により、新手法では従来法に比べ大気中下層で（過飽和状態を許容しないため）平均的には水蒸気量が減り気温が上がるものの、降水現象のトリガーとなりうる領域では局所的に多くの水蒸気を含むことが可能となることもわかった。そのような初期値からの予測は従来法に比べ初期ショックが小さく円滑な対流形成を促すことも確認できた。
本研究の最終年度には、誤差分布に関する統計的な調査・解析を行い、新手法のさらなる改善法の糸口をつかんだ。また、地表に近い大気の温度・湿度と降水現象の関連に注目し、現実に沿った対流現象の高精度な再現のためには、地表面過程の精緻化が有効であることを明らかにした．
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