高頻度高密度観測データ活用のための多重スケールを考慮した変分法データ同化の確立

建立考虑多尺度的变分法资料同化，利用高频、高密度观测资料

基本信息

批准号：
21K03667
负责人：
藤田匡
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Japan, Meteorological Research Institute
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

リモートセンシングをはじめとする高頻度高密度観測データの多くは、同時に広域に分布し、大気に関する広範囲のスケールの情報を持つ。これらを数値予報において有効に活用するため、変分法データ同化で多様なスケールを扱うための高度化に取り組んでいる。2022年度は、これまでに実装したウェーブレット空間で制御変数を構成するハイブリッド四次元変分法データ同化をさらに高度化するとともに、その性能を調査した。特に、ウェーブレット変換における側面境界条件を適切に扱うため、制御変数を定義する領域を拡張した。また、先行研究を参考に、実用的なメンバー数のアンサンブルにおける各スケールの局所化を、多数メンバーのアンサンブルを用いたサンプリングエラーの見積もりから評価する手法を検討した。これらを適用した実験システムにより、アンサンブル摂動の構成を調整し、短期間のサイクル同化実験で性能を評価した。この結果、ウェーブレット空間で構成した制御変数を導入したハイブリッド四次元変分法では、従来の格子空間で制御変数を構成するハイブリッド四次元変分法と比較して、第一推定値の同化観測による検証や、予測のゾンデ観測による検証において、改善がみられた。定式化等を整理し、上述の結果を含め、これまでの調査についてまとめた論文を執筆し、投稿した。このほか、従来の四次元変分法を用いた分析として、広域に分布する静止気象衛星疑似観測データの顕著現象事例におけるインパクト調査の論文を投稿した。また、同様に従来の四次元変分法を用いて、異なるスケールの観測情報を合わせたインパクトの調査として衛星大気追跡風、ドップラー速度の高頻度高密度同化実験も行った。

许多高频，高密度观察数据（包括遥感）同时分布在广泛区域，并包含有关大气的广泛尺度的信息。为了有效地利用它们在数值预测中，我们正在努力通过各种数据同化来提高处理各种量表的水平。在2022财年，我们进一步完善了混合4维变异数据同化，该数据构成了迄今已实施的小波空间中的控制变量，并研究了其性能。特别是，定义控制变量的区域已扩展到正确处理小波转换中的侧边界条件。此外，关于先前的研究，我们研究了一种评估每个量表在实用会员数集合中的定位方法，该方法是通过使用大型成员合奏估算采样误差的。使用这些实验系统，调整了集合扰动的组成，并在短期循环同化实验中评估了性能。结果，与传统的混合4维变异方法相比，在小波空间中构建控制变量的混合4维变异方法有所改善，在晶格空间中，通过同化第一个估计和预测，在晶格空间中构建了控制变量，并通过sonde观察进行了预测。组织了制剂，并撰写和提交了论文，总结了先前的研究，包括上述结果。此外，作为使用常规四维变分方法的分析，我提交了一份论文，介绍了对地静止气象卫星伪造伪观察数据的影响研究的影响。同样，使用常规的四维变分方法，我们还对卫星空气跟踪风和多普勒速度进行了高频高密度同化实验，以通过在不同尺度上组合观察信息来研究影响。