New development of prediction technology for heavy rain events and the related river discharges - Implementation of ensemble predictions -

暴雨事件及相关河流流量预报技术新进展 - 集合预报的实施 -

• 批准号: 22H01735
• 负责人: 若月 泰孝
• 金额: $ 10.98万
• 依托单位: Ibaraki University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01735/
• 关键词: 降水予測; 河川流出予測; アンサンブル予測

短時間予測研究（テーマa）（3時間程度先までの予測を10分程度の間隔で計算）では，気象庁の現業の予測データをリアルタイムで取得する手続きをとった．メソアンサンブル予測データやメソ降水予測LFMの予測データ取得に伴い，これらを結合して，1時間ごとに21個のアンサンブル予測を行うための境界条件作成法を検討したが，次年度に引き続き検討する．これに加えて，前科研費で開発を進めた積乱雲を生成する手法（ALB法）を用いた積乱雲の再現性の検証を実施した．パラメータ調整による積乱雲の降水量の違いなどを観測と比較した．また，ALB法の改良をさらに進め，上流下層加湿法を適用した降水予測システム開発と，同期するRRIモデルを用いた河川モデルシミュレーションの準備を進め，豪雨の気候変化応答の研究に利用して論文発表した．また，関東地方における2022年の5月～10月において，三次元変分法とIncremental Analysis Update法を組み合わせた2時間先の降水予測を10分毎に行い本科研費での比較用のデータを作成した．中時間予測研究（テーマb）（6時間～日スケール以内の予測）では，すでに実施されているアンサンブルカルマンフィルタによるアンサンブル降水予測システムを使って，RRIによるアンサンブル河川流出氾濫計算を実施した．2022年7月の九州の線状降水帯事例に対して，特に，WRF-LETKFを用いたデータ同化解析実験を行い，アンサンブルメンバー数や解析時間間隔等を変えたときの結果を観測と比較し，それぞれの感度について調べた．観測データの活用（テーマc）では，防災科学技術研究所が進める地デジやGPSを用いた水蒸気観測データについて情報収集した．また，茨城大学に設置したX-bandマルチパラメータレーダデータを活用するためのシステム開発を進めた．本研究で得られた成果は日本気象学会で発表した．

在短期预测研究（主题A）（以大约10分钟的间隔计算预测最多3小时）中，该程序是实时获取日本气象局的当前预测数据。通过获取中征预测数据和中质沉淀预测LFM预测数据，我们考虑了一种创建边界条件结合这些的方法，并每小时进行21个集合预测，但是我们将在下一个财政年度继续考虑这一点。此外，我们使用ALB方法验证了通过以前的研究赠款开发的Alb方法来验证云云的可重复性（ALB方法）。我们比较了由于参数调整而与观测值一起进行的累积云的降水差异。此外，进一步改进了ALB方法，并开发了使用上层下层加湿方法的降水预测系统的开发，并使用同步RRI模型为河流模型进行了准备，并使用IT发布了该论文来研究大雨的气候变化反应。此外，从2022年5月至2022年10月在关东地区，每10分钟进行一次降水预测，结合了三维变异方法和增量分析更新方法，并创建了数据以在主要科学研究基金的赠款中进行比较。在中期预测研究（主题B）（在6小时的日常尺度内的预测）中，使用RRI使用已实施的集合卡尔曼过滤器，使用RRI使用RRI进行集合河流流出淹没。特别是，我们使用WRF-LETKF进行了数据同化分析实验，该实验于2022年7月在九州的线性降水区域进行，并比较了合奏成员的数量和分析时间间隔随观察的变化并检查了每个人的敏感性时的结果。在使用观察数据（主题C）的利用中，使用数字地面广播和GP收集了有关水蒸气观察数据的信息，该数据是由灾难预防科学和技术研究所进行的。此外，我们还在开发一个系统，以利用伊巴拉基大学安装的X波段多纳雷达数据。从这项研究获得的结果是在日本气象学会中提出的。