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2017 Fiscal Year Annual Research Report

結合データ同化システム開発の方法と応用

Research Project

Project/Area Number 17H00728
Research InstitutionThe Institute of Statistical Mathematics

Principal Investigator

上野 玄太  統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (40370093)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 中野 慎也  統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (40378576)
藤井 陽介  気象庁気象研究所, 海洋・地球化学研究部, 主任研究官 (60343894)
三好 由純  名古屋大学, 宇宙地球環境研究所, 准教授 (10377781)
Project Period (FY) 2017-04-01 – 2022-03-31
Keywordsデータ同化 / 結合モデル / 海洋
Outline of Annual Research Achievements

研究代表者の上野は、ここ数年の間にデータ同化システムにおける正則化パラメータの最適化手法を開発し、大規模なシステムを対象とするデータ同化システムのパラメータ調整作業に解決策を与えた。データ同化システムにおいて、物理モデルと観測データそれぞれの重みを表すノイズの分散共分散行列の調整は必須であるが、一連の研究成果により、大規模なシステムを対象とするため膨大になりうるパラメータ調整作業に解決策を与えたものである。本応募課題は、物理モデルと観測データの関係において開発してきたこれらの研究
成果を発展させ、結合システムを構成する各領域の物理モデル同士の関係に導入するものである。結合領域間の相互作用を統計的にモデル化し、そのパラメータを同成果を用いて最適化することにより、従来は困難であった時間スケールが異なる各領域の状態の同時推定が可能になることが期待できる。平成29年度は以下の研究を進めた。
(1) 中程度の複雑度の結合モデルをもとに、結合過程を表す統計モデル(弱結合モデル)の開発を進め、弱結合データ同化システムのプロトタイプを作成した。
(2)弱結合同化システムの高度化のために、そのコンポネントとなる全球海洋4次元変分法データ同化システムの開発を行った。また、既存の大気海洋結合モデルを用いた予測結果を解析した。
(3) 電離圏-リングカレント-プラズマ圏モデルと放射線帯モデルを結合し、ジオスペース結合モデルの開発を進めた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

(1)既存の弱結合同化システムを用いた、結合同化からの大気海洋結合モデルによる短期結合予測実験の結果について解析したところ、対流圏下層について、気象庁の現業で用いられている大気モデルの解像度を結合モデルと同程度に落としたものと比べて、良い予報精度を持つことを確認した。
(2)上記システムで結合再解析、および、海洋から大気への海面水温データを受け渡す代わりに、観測海面水温を与えた非結合再解析を実施しその結果を解析したところ、結合再解析には非結合再解析と比べて降水量の分布や熱帯の降水量と海面水温のラグ相関関係の再現性に優位性が見られることを確認した。
(3)上記の再解析を予報初期値とした一ヶ月結合予測実験を実施し、非結合再解析からの予測実験の結果と比較したところ、極域で予報の改善が見られることを確認した。

Strategy for Future Research Activity

(1) 各領域の効果の結合により表現された観測モデル(結合観測モデル)を開発する。
(2) 大気・海洋・海氷結合同化システムの開発を継続する。
(3) ジオスペース結合モデルに観測モデルを統合し、ジオスペース結合同化システムを開発する。

  • Research Products

    (20 results)

All 2018 2017

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (18 results) (of which Int'l Joint Research: 7 results,  Invited: 4 results) Book (1 results)

  • [Journal Article] データ同化2017

    • Author(s)
      上野 玄太
    • Journal Title

      計測と制御

      Volume: 56 Pages: 656~661

    • DOI

      https://doi.org/10.11499/sicejl.56.656

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] アンサンブル予報と確率分布推定2018

    • Author(s)
      上野玄太
    • Organizer
      第81回CAVE研究会
    • Invited
  • [Presentation] Bayesian estimation of the observation error covariance matrix in ensemble-based filters2018

    • Author(s)
      Ueno, G.
    • Organizer
      6th International Symposium on Data Assimilation (2018)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Subseasonal prediction experiment using an atmosphere-ocean coupled data assimilation system2018

    • Author(s)
      Takaya, Y., Y. Fujii, T. Ishibashi, C. Kobayashi
    • Organizer
      2018 Ocean Sciences Meeting
  • [Presentation] Influence of tropical Atlantic SST on Asian monsoon in the summer of 20102018

    • Author(s)
      Saito, N., Y. Takaya, Y. Imada, and Y. Takatsuki
    • Organizer
      2018 Ocean Sciences Meeting
  • [Presentation] Ocean data assimilation systems in JMA and their representation of SST and sea ice fields, 2018-01-23 Workshop on observations and analysis of sea-surface temperature and sea ice for NWP and climate applications2018

    • Author(s)
      Fujii, Y., T. Toyoda, N. Usui, N. Hirose, Y. Takaya, C. Kobayashi, N. Saito, T. Ishibashi, T. Iriguchi, M. Nosaka, S. Hirahara, T. Komori ,and Y. Adachi
    • Organizer
      The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] データ同化システム構築の次の方法2017

    • Author(s)
      上野玄太
    • Organizer
      SICE制御部門データ科学とリンクした次世代の適応学習制御調査研究会第1回講義会「データ同化とデータ駆動型の科学」
    • Invited
  • [Presentation] Data assimilation and optimal error covariance2017

    • Author(s)
      Ueno, G.
    • Organizer
      2nd ISM-ZIB-IMI MODAL Workshop
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 気象予測の舞台裏:シミュレーションとアンサンブル2017

    • Author(s)
      上野玄太
    • Organizer
      大学共同利用機関シンポジウム
  • [Presentation] 結合モデルへのデータ同化2017

    • Author(s)
      上野玄太
    • Organizer
      名古屋大学宇宙地球環境研究所研究集会「宇宙環境の理解に向けての統計数理的アプローチ」
  • [Presentation] Evaluation of a Coupled Atmosphere-Ocean Data Assimilation System Reanalysis in JMA/MRI2017

    • Author(s)
      Fujii, Y., C. Kobayashi, T. Ishibashi, Y. Takaya, and Y. Takeuchi
    • Organizer
      5th International Conference on Reanalysis (ICR5)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] GODAE Ocean View Activities in JMA (and Japan)2017

    • Author(s)
      Fujii, Y., N. Usui, T. Toyoda, N. Hirose, and H. Igarashi
    • Organizer
      8th Annual meeting of the GODAE Ocean View Science Team
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Coupled Atmosphere-Ocean Data Assimilation (CDA) System Reanalysis in JMA/MRI2017

    • Author(s)
      Fujii, Y., T. Ishibashi, Y. Takaya, and C. Kobayashi
    • Organizer
      16th CAS-TWAS-WMO Forum Symposium on Advance in Seasonal to Decadal Prediction
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 気象庁全球海洋データ同化システム2017

    • Author(s)
      杉本裕之
    • Organizer
      第21回データ同化夏の学校
  • [Presentation] 気象庁全球数値予報システムを使ったデータ同化研究2017

    • Author(s)
      石橋俊之
    • Organizer
      第21回データ同化夏の学校
  • [Presentation] 全球大気(及び海洋)解析のためのデータ同化研究2017

    • Author(s)
      石橋俊之
    • Organizer
      研究集会「宇宙環境の理解に向けての統計数理的アプローチ」
  • [Presentation] 気象研究所における大気海洋結合同化システムの開発と再解析実験2017

    • Author(s)
      藤井陽介, 石橋俊之、小林ちあき、高谷祐平、入口武史、豊田隆寛、斉藤直彬、杉本裕之
    • Organizer
      研究集会「宇宙環境の理解に向けての統計数理的アプローチ」
  • [Presentation] Numerical Weather Prediction Experiments using a Coupled Atmosphere-Ocean Data Assimilation System in JMA/MRI2017

    • Author(s)
      Toshiyuki Ishibashi, Takeshi Iriguchi, Yosuke Fujii, Tamaki Yausda, Yuhei Takaya, Naoaki Saito, Yoshiaki Takeuchi
    • Organizer
      JpGU-AGU Joint Meeting 2017
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 気象研究所大気海洋結合同化システム(MRI-CDA1)の数値天気予報システムとしての性質2017

    • Author(s)
      石橋俊之
    • Organizer
      日本気象学会2017年度春季大会
  • [Book] 人工知能学大事典2017

    • Author(s)
      人工知能学会
    • Total Pages
      1600
    • Publisher
      共立出版
    • ISBN
      978-4-320-12420-2

URL: 

Published: 2018-12-17  

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