観測情報の拡充による全球大気予測の高度化に関する研究

通过扩展观测信息改进全球大气预测的研究

• 批准号: 17K05658
• 负责人: 石橋 俊之
• 金额: $ 2.75万
• 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: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K05658/
• 关键词: データ同化; 大気状態推定; 数値天気予報; 誤差共分散行列; 観測データ; 誤差相関; 観測誤差共分散行列; 気象学

本研究の目的は、データ同化の高度化によって飛躍的に多くの観測情報の同化を可能にし、数値天気予測の精度を大幅に改善することである。本研究ではこれまで全観測データ及び背景場の誤差共分散行列を理論的整合性をもって高精度に客観推定し、これらによってデータ同化することで、大気状態の解析や予報精度が顕著に改善することを示した。また、大気状態と地表面状態を同時に解析するように、全球大気同化システムを拡張し（部分結合同化システム）、大気モデルの下部境界条件と大気場の整合性の向上や、地表面付近の情報を持った観測の同化を可能にした。この部分結合同化システムによって、海面水温を大気状態と同時に解析する解析予報実験を行い、既存の観測データだけを使用した場合でも、部分結合同化により熱帯を中心に大気の解析や予報精度が向上することがわかった。さらに、これまで同化の難しかった低周波マイクロ波（6-10GHz）等の観測を新たに同化することでより大きな精度改善が得られることがわかった。これにより同化されたマイクロ波イメージャデータの数は倍程度に増加した。

这项研究的目的是通过复杂的数据同化来实现许多观察信息同化，从而大大提高了数值天气预测的准确性。在这项研究中，在理论上与理论上的一致性一致性估计了整个观察数据和误差的误差，并且数据同化是显着提高了大气和预测精度的分析。此外，整个空气同化系统都扩展了（部分联合系统），以改善全球气氛系统，提高飞机的一致性，并在地面附近的信息中进行信息，从而分析其在大气和地面状态同一时间。分析的预测实验与联合大气的同时分析了海面温度，即使仅使用现有的观察数据，我了解的部分连接也会提高大气的分析和预测精度。此外，已经发现，低频微波（6-10GHz）的新同化，难以同化，可以提高更高的准确性。结果，同化的微波图像数据的数量增加了大约两倍。

项目成果

観測誤差共分散行列の流れ依存性

观测误差协方差矩阵的流依赖性

• 发表时间: 2021
• 作者: Ishibashi;T.;栄野川優也・小野尋子;石橋俊之
• 通讯作者: 石橋俊之

航空機データの全球数値天気予報へのインパクトについて

飞机数据对全球数值天气预报的影响

• 发表时间: 2018
• 作者: Ishibashi;T.;榮野川優也,小野尋子;石橋俊之
• 通讯作者: 石橋俊之

Improvement of accuracy of global numerical weather prediction using refined error covariance matrices

使用精化误差协方差矩阵提高全球数值天气预报的准确性

• DOI: 10.1175/mwr-d-19-0269.1
• 发表时间: 2020
• 期刊: Monthly Weather Review
• 影响因子: 3.2
• 作者: Ishibashi;T.
• 通讯作者: T.

数値天気予報のための全球大気解析の高精度化に関する研究,

提高全球大气分析数值天气预报精度的研究，

• 发表时间: 2020
• 作者: 又吉 真太郎 ;小野 尋子;石橋俊之
• 通讯作者: 石橋俊之

4次元の背景誤差共分散行列を使った4D-Varによる アンサンブル生成と決定論的解析（２）

使用 4D-Var 使用 4 维背景误差协方差矩阵进行集成生成和确定性分析 (2)

• 发表时间: 2017
• 作者: Ishibashi;T.;榮野川優也,小野尋子;石橋俊之;石橋俊之;石橋俊之
• 通讯作者: 石橋俊之