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。

包括遥感在内的许多高频、高密度观测数据同时分布在广阔的区域内，包含大范围尺度的大气信息。为了在数值预测中有效地利用这些，我们正在努力提高变分数据同化的复杂性以处理各种尺度。 2022年，我们进一步推进了迄今为止实现的在小波空间中配置控制变量的混合四维变分方法数据同化，并研究了其性能。特别是，为了正确处理小波变换中的横向边界条件，我们扩展了控制变量的定义区域。此外，参考以前的研究，我们考虑了一种通过使用具有许多成员的集成来估计采样误差来评估具有实际数量的成员的集成中每个尺度的定位的方法。使用这些实验系统，我们调整了系综扰动的配置，并评估了其在短期循环同化实验中的性能。结果，在引入小波空间构造控制变量的混合四维变分方法中，与在格子空间构造控制变量的传统混合四维变分方法相比，在使用探空仪进行预测的验证和验证方面都得到了改进。观察。我组织了表述等，并撰写并提交了一篇论文，总结了迄今为止的研究，包括上述结果。此外，作为采用常规四维变分法的分析，我们提交了一篇关于大范围分布的静止气象卫星伪观测数据显着现象事例影响调查的论文。同样，利用传统的四维变分方法，我们还进行了卫星大气跟踪风和多普勒速度的高频、高密度同化实验，以研究不同尺度观测信息组合的影响。