雲微物理素過程分類による降水組成マッピングを用いた降水メカニズム解明に関する研究

基于云微物理过程分类的降水成分图阐明降水机制研究

基本信息

批准号：
22K03724
负责人：
橋本明弘
金额：
$ 1.91万
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：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

【モデル改良と降水メカニズム解明】素過程追跡モデルに改良を加え、凝集体粒子に含まれる初期氷晶の数を追跡できるようにした。氷粒子の雲粒捕捉成長量について、温度によるクラス分けを組み込んだ。降水粒子撮像ゾンデ（明星電気[1]）の試験観測で捉えられた南岸低気圧に伴う降水粒子の特徴[2]と素過程追跡モデルの結果を比較し、モデルが降水粒子の特徴をよく再現していることを確認できた。さらに、後方流跡線解析を行い、この事例で捉えられた雲粒付き雪粒子の生成には、茨城県沖の対流性降水域から供給された過冷却雲粒が寄与していたことが分かった。気球による降水雲の直接観測と素過程追跡スキームの連携によって降水機構解明に資する知見が得られることを示した。【温暖化研究への波及】素過程追跡スキームが組み込まれた次世代気象気候科学における基盤ライブラリモデル（SCALE, 理研）による数値実験をもとに、北海道における降雪粒子タイプの分布が温暖化によってどのように変化するか検討した[3]。[1] 明星電気株式会社, 2023: 「降水粒子撮像ゾンデRainscope」による線状降水帯集中観測.明星トピックス, 197, https://www.meisei.co.jp .[2] Suzuki et al., 2022: Development of a new cloud/precipitation particle imaging radiosonde. 19th Annual Meeting of the Asia Oceania Geosciences Society, A39.[3] 鎌田ほか, 2022, 数値モデルを用いた冬季北海道における降雪結晶に関する解析. 雪氷研究大会 (2022・札幌), D2-1, https://doi.org/10.14851/jcsir.2022.0_107 .

[模型的改进和阐明降水机制]我们为基本过程跟踪模型增加了改进，以允许跟踪聚集体颗粒中包含的初始数量冰晶数量。通过温度纳入了冰颗粒的云颗粒生长量的分类。我们比较了与基本过程跟踪模型的降水颗粒成像SONDE（Myosei Electric [1]）测试观测中捕获的降水颗粒的特征，并确认该模型可以很好地重现沉淀颗粒的特征。此外，对后流轨迹的分析表明，伊巴拉基县海岸附近的对流降水提供的超冷云颗粒有助于在这种情况下捕获的云颗粒的产生。它表明，通过将气球对降水云的直接观察和基本过程跟踪方案联系起来，可以获得可以获得可以有用的知识。 [扩散到全球变暖研究]基于使用基本图书馆模型的数值实验，用于下一代气象气候科学（Scale，Riken），该模型包含了主要过程跟踪方案，我们研究了降雪粒子类型在北海道中的分布如何随着全球变暖而导致的[3]。 [1] Myosei Electric Co.，Ltd.，2023年：使用“沉淀颗粒成像Sonde Rainscope的压力”对线性降水区的密集观察。 Myosei主题，197，https：//www.meisei.co.jp。[2] Suzuki等人，2022年：开发新的云/沉淀粒子成像辐射。亚洲大洋洲地球科学学会第19届年度会议，A39。[3] Kamata等人，2022年，使用数值模型对冬季北海道的雪晶体分析。雪与冰研究会议（2022年，萨波罗），D2-1，https：//doi.org/10.14851/jcsir.2022.0_107。