| 研究課題/領域番号 |
26289162
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
水工学
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| 研究機関 | 金沢大学 |
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研究代表者 |
谷口 健司 金沢大学, 環境デザイン学系, 准教授 (20422321)
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| 研究分担者 |
中村 和幸 明治大学, 総合数理学部, 専任准教授 (40462171)
広瀬 望 松江工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (40396768)
久保 守 金沢大学, 電子情報学系, 助教 (90249772)
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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 | 気象学 / 数値シミュレーション / リモートセンシング / データ同化 / 水循環 / 洪水 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，数値気象モデルによる降水予測精度向上のため，衛星搭載マイクロ波放射計による観測データを活用したアンサンブルカルマンフィルタによるデータ同化手法の開発を実施し，複数周波数帯の観測輝度温度の活用および複数時刻の観測データを活用した連続データ同化によって，モデル大気場の修正効果に向上する傾向がみられることを明らかにした．また，雲微物理量の鉛直分布を与える際の雲底高度について，温度依存性が大きく，その関係を活用することにより，適時性の高い雲底高度を推定することが可能となることを示した．
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| 自由記述の分野 |
水文気象学
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