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 .

[模型改进和沉淀机理阐明] 我们改进了基本过程跟踪模型，能够跟踪聚集体颗粒中包含的初始冰晶的数量。基于温度的分类被纳入云捕获量和冰粒生长量中。我们将降水粒子成像探空仪（Meisei Electric [1]）在测试观测中捕获的与南海岸气旋相关的降水粒子特征与基本过程跟踪模型的结果进行了比较，发现该模型再现了降水特征我能够很好地确认我正在这样做。此外，我们进行了向后轨迹分析，发现茨城县沿海对流降水区供应的过冷云粒子有助于形成本例中捕获的云粒子。我们已经表明，使用气球直接观察降水云和基本过程跟踪方案相结合可以提供有助于阐明降水机制的知识。 [对全球变暖研究的启示] 基于使用包含基本过程追踪方案的下一代气候科学基础库模型（SCALE、RIKEN）的数值实验，我们研究了北海道雪粒类型的分布将如何因全球变暖而变化。变暖。 [3] [1] Meisei Electric Co., Ltd.，2023：使用“Rainscope”雨粒子成像探空仪对线性降水区进行密集观测，Meisei Topics，197，https://www.meisei.co.jp。[2] 铃木等人，2022 年：新型云/降水粒子成像无线电探空仪的开发，亚洲大洋洲地球科学学会第 19 届年会，A39。[3] Kamata 等人，2022 年，使用数值模型分析北海道冬季雪晶。冰雪研究会议（2022 年，札幌），D2-1，https://doi.org/10.14851/jcsir.2022.0_107。