| 研究課題/領域番号 |
26249133
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山口 一 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (20166622)
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| 研究分担者 |
舘山 一孝 北見工業大学, 工学部, 准教授 (30374789)
木村 詞明 情報・システム研究機構国立極地研究所, 国際北極環境研究センター, 特任研究員 (20374647)
小野 純 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 気候変動リスク情報創生プロジェクトチーム, 特任研究員 (20451411)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 北極海 / 海氷予測 / 現場観測 / 衛星リモートセンシング / 数値モデル / マイクロ波放射計 / 海氷漂流速度 / データ同化 |
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| 研究実績の概要 |
現場観測と実証試験については、18GHzと36GHzの観測周波数・VH偏波を持つ可搬型マイクロ波放射計を用い、北極海において砕氷船に乗船して現場観測を行った。また、北見工業大学の低温室において作成した人工海氷にて同装置を用いた観測実験を行い、海氷上の積雪深、融解度の推定アルゴリズムの開発を実施した。さらに海氷表面の塩分を判別するアルゴリズムの開発を目指し、6.9GHzの観測周波数を持つ可搬型マイクロ波放射計を導入した。
衛星リモートセンシング観測については、マイクロ波放射計AMSR2による観測データを用いた海氷漂流速度の計算、および得られた海氷漂流速度と海氷密接度を用いた日々の海氷生成・消滅量のデータベース作成をすすめた。海氷漂流速度データを海氷域の沖に２段階に外挿することにより、氷縁でも現実的な海氷生成・消滅量を計算することが可能になった。また、Krishfield et al. (2014)による手法を用いた海氷厚データセットを作成した。
数値モデルの高精度化については、カナダ海盆および北西航路域において、海氷海洋結合モデルの領域バージョンを用いて、ナッジング手法による海氷密接度のデータ同化実験を行なった。また、各国の大気予報データを用いた感度解析実験も行なった。この結果は2014年8月にシンガポールで開催された国際学会IAHR2014 Ice Symposiumにて発表し、査読付きプロシーディングスにも発表した。
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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
現場観測と実証試験については、6.9GHzのマイクロ波放射計の納品が予定より遅れたため、平成27年度4月以降に低温室実験を行い、遅れを取り戻す予定である。これ以外の観測と実験は概ね順調にすすんでいる。衛星リモートセンシング観測については、研究に不可欠なデータセットの整備が概ね順調にすすんでいる。数値モデルの高精度化については、モデルバイアスによる精度の問題および海洋成層構造への影響が残っているものの、第一段階としては予定通りにすすんでいる。
以上総合して、研究計画はおおむね順調に進展していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
現場観測と実証試験については、平成26年度に引き続き、マイクロ波放射計を用いた北極海での現場観測と低温室内での実験を行い、海氷の塩分、積雪深、融解度の推定アルゴリズムの開発を行う。これらのアルゴリズムを衛星マイクロ波放射計AMSR-EやAMSR2のデータに適用して高次氷況データの創出を目指し、モデル計算やデータ同化に成果を提供する予定である。
衛星リモートセンシング観測研究については、モデル結果と衛星リモートセンシングデータのグリッドを統一し、結果の比較を円滑にすすめることにより、効果的なモデルの改良とデータ同化の方法を検討していく。
数値モデルの高度化については、データ同化の根幹である観測データの誤差評価とモデルのバイアス低減を行なう。これまでに公開されている北極海での大気・海洋・海氷の観測データを整備するとともに、本研究で得られるデータを加えて、データに含まれている誤差を適切に評価する予定である。
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