| 研究課題/領域番号 |
26800243
|
|---|
| 研究機関 | 気象庁気象研究所 |
|---|
研究代表者 |
今田 由紀子(金丸由紀子) 気象庁気象研究所, 気候研究部, 研究官 (50582855)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| キーワード | 異常気象の確率予測 / 季節予報 / 統計的ダウンスケーリング / 極値解析 / 気候モデル |
|---|
| 研究実績の概要 |
平成26年度は以下に示す3つの研究を実施した。
①本課題の主軸の一つであるダウンスケーリング手法について、大気海洋結合モデル（CGCM）による低解像度の季節予測結果と予測対象となる局所的な現象との間に卓越する物理的な相関関係を特異値分解解析を用いて抽出する新しいダウンスケーリング手法についてまとめた論文を国際誌に投稿し、受理された。
②本課題の最終目標である極端異常気象の確率予測を実現するためには、対象事例に対してランダムな摂動を与えた大量のアンサンブル実験を生成して大気のゆらぎ幅を再現し、発生頻度を見積もる必要がある。平成26年度は予備調査として、2011年のタイの持続的な大雨を対象に、CGCMの大気部分（AGCM）を用いて生成された100メンバーのアンサンブル実験を用いて前述のダウンスケーリング手法を適用し、頻度分布が妥当に表現されるか否かを検証した。これにより本手法の有効性が確認され、CGCMに基づく季節スケールの確率予測の実現可能性が示された。この成果を、平成26年度日本気象学会春季大会にて発表した。
③モデルによる季節予測とダウンスケーリングによって得られたある事象の頻度分布から閾値を超える異常気象の発生確率を見積もるためには、頻度分布の尾部を正確に見積もるための極値解析が必要である。平成26年度は極値解析手法の調査を行い、関東域のアメダスデータを試験データとして、最適な極値分布（極値理論に基づく確率分布）を推定する手法を習得し、解析ツールを開発した。
|
| 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
平成26年度の研究実施計画に掲げた2つの目標（統計的ダウンスケーリング手法の確立、および極端異常気象事例の確率密度分布作成）をいずれも達成することができたため。
|
| 今後の研究の推進方策 |
平成26年度の研究計画では、大気海洋結合モデル（CGCM）の季節予測実験の結果を利用してダウンスケーリング及び極値解析手法の確立を行う予定だったが、現時点ではアンサンブルメンバーが不足しているため、季節予測実験に設定が近く大量のアンサンブルメンバーが利用可能であった大気モデル（AGCM）による再現実験を代わりに用いることで、より良い条件で手法の開発を行うことができた。
平成27年度以降は、前年度に確立した手法を長期間に渡るアンサンブル実験結果に適用し、予測精度を検証する。検証に際しても、前述のAGCMによる再現実験とCGCMによる季節予測の両方を利用する予定であり、後者については必要に応じてアンサンブルメンバーを充填する追加の予測実験を実施する。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
平成26年度10月に、京都大学防災研究所にて開催される異常気象研究集会への参加を予定していたが、同期間に第12回環境研究シンポジウム（一橋大学一橋講堂）における発表が重なってしまったため、予定していた京都への出張を中止した。
|
| 次年度使用額の使用計画 |
本年度は外国出張1件、国内出張１件、論文投稿を予定しており、平成２６年度からの繰越金と平成２７年度の助成金と併せて使い切る計画である。
|
