2018 Fiscal Year Research-status Report
| Project/Area Number |
16K05556
|
|---|
| Research Institution | Japan, Meteorological Research Institute |
|---|
Principal Investigator |
沢田 雅洋 気象庁気象研究所, 台風研究部, 併任(第二研究室) (90466524)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 耕介 琉球大学, 理学部, 准教授 (10634123)
山口 宗彦 気象庁気象研究所, 台風研究部, 主任研究官 (80595405)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | 台風 / 数値モデル / 自然災害 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
台風強度は統計力学モデルや簡易力学モデル、精緻な数値予報モデルによる予報を単体で用いるよりも、それらを組み合わせると最も予報精度が良いことが知られている。本研究では、環境場の外的要因と台風の内部力学（内的要因）の役割に着目して、各モデルがどのような事例に対して台風強度変化を捉えられるのかを明らかにする。
今年度は複数のモデル（統計力学モデルSHIPSや簡易力学モデルCHIPS、精緻な数値予報モデルなど）による台風強度予報の比較を行った結果について、技術報告書にまとめた。それぞれのモデルの強みと弱みについてもまとめた。共通する課題として、どのモデルにおいても、急激な強度変化する事例では強度予報誤差が大きいことが分かった。それぞれのモデルの特性として、SHIPSは単独では台風強度予報誤差が最も小さい、CHIPSは強度予報誤差が大きいが急激な発達を表現することがある、数値予報モデルは強度の時間変化傾向をよく捉えることが分かった。
数値予報モデルの強度予報を改善するため、データ同化を用いた初期値化による影響について調べた。データ同化に用いる背景誤差共分散が使用するモデルの解像度より粗いと、台風の発達が遅れる傾向が見られた。これを同程度の解像度の背景誤差共分散を用いることで、初期の発達が遅れるバイアスが軽減された。しかし、強い台風に対して、データ同化手法の設定を変えても台風の発達が遅れるバイアスは残ったままであった。これは初期値の改善だけではなく、数値予報モデルの解像度や物理過程の改良も必要であることを示唆する。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度の調査結果をまとめ、論文発表を行った。
査読付き論文3編、図書1編、招待講演1件を含む口頭発表7件、報道発表5件を行った。
|
| Strategy for Future Research Activity |
１．数値モデルを用いた台風強度予報に関する研究成果をまとめ、論文投稿する。
２．研究成果の発表を行う。
|
| Causes of Carryover |
当該助成金が生じた状況：予定していた出張期間が短くなったこと、見積時の航空券費用より低く購入できたこと、論文査読が遅れて掲載費用の支払いがないため。
使用計画：国内外の出張による研究成果の公表と情報収集に使用。
|
| Remarks |
「台風強度予報の5日先までへの延長について」の一部は本研究成果によるものを含みます。
|
