衛星観測データのシナジー解析を活用した次世代型気候モデルの構築および改良

利用卫星观测数据的协同分析建立和改进下一代气候模型

基本信息

批准号：
15J05544
负责人：
道端拓朗
金额：
$ 2.18万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-04-24 至 2018-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

当該年度前半では、前年度までに開発を行ってきた、雨水の質量・数濃度を陽に予報する新しい雲・降水スキームを用いたシミュレーション結果を解析し、従来型モデルおよび衛星観測データを用いてエアロゾル・雲・降水相互作用の再現性の評価を実施した。降水を診断的に取り扱う従来型モデルでは、雲粒数濃度の関数であるautoconversionプロセスに強く依存し降水を形成する傾向があり、観測と比較しエアロゾル・雲相互作用を強く表現するバイアスの存在が、前年度までの解析により明らかになっていた。その一方、本研究課題において開発した予報型降水スキームでは、形成された雨水が複数時間ステップにまたがり大気中を落下していく過程を陽に計算しているため、雲粒と雨粒の衝突・併合によるaccretionプロセスが増加した。accretionはエアロゾル数濃度に依存しないため、従来型モデルで見られたエアロゾル・雲相互作用の過大評価を緩和する方向に機能することが確認された。autoconversionとaccretionのバランスが大幅に改善されたことにより、大陸西岸によく現れるドリズルを航空機観測データと整合的に表現することが可能になった。上記の特徴から、より現実的な雲・降水過程がモデル内で機能しているものと評価できる。当該年度後半は、これまでに開発を推進してきた予報型降水スキームを用いて、水雲の発生頻度および降水のフェーズの割合に着目したモデル間相互比較や、降水スキームの違いと雲・降水変換過程の関連性について調査するモデル間相互比較といった国際プロジェクトに参画し、データの提供を行った。また、さらなるモデルの精緻化のため、降水に加え降雪粒子の質量・数濃度を予報変数として導入するスキームへと改良を行い、降水・降雪が予報変数として機能する統合的な予報型スキームの枠組みを構築した。

在财政年度的上半年，使用新的云和降水方案进行仿真结果，该方案预测了直到上一年的阳光中的质量和雨水数量，并通过常规模型和卫星观察数据对气溶胶，云和降水相互作用的可重复性进行了分析。在诊断诊断降水的常规模型中，它们倾向于在很大程度上依赖自动转换过程，这是云颗粒数浓度的函数，并且倾向于形成降水，直到上一年的分析表明，与观测值相比，存在强烈表达气溶胶云相互作用的偏见。另一方面，本研究主题中开发的预测降水方案涉及计算形成的雨水在多个时间步长中掉落大气的过程，这增加了由云和雨滴的碰撞和合并引起的积聚过程。由于积聚不取决于气溶胶数量浓度，因此已确认它以减轻传统模型中气溶胶云相互作用的高估的方式起作用。自动转换和积聚之间的平衡有了显着改善，使表达毛毛雨通常出现在大陆的西岸，与飞机观察数据一致。基于上述特征，可以评估模型中更现实的云/降水过程正在运行。在财政年度的下半年中，我们参加了国际项目，例如诸如模型比较，重点是水云的发生频率和降水阶段的比例，以及模型的比较，这些比较研究了降水计划与云和使用降水转换过程之间的关系的关系，并使用预测的降水计划提供了预测，并提供了数据，并提供了数据。此外，为了进一步完善模型，我们改进了除降水作为预测变量之外，还提高了雪颗粒的质量和数量浓度，以及用于综合预测方案的框架，在该方案中，降水和降雪功能作为预测变量已经建立了。