並列タイトル等アンサンブル データ ドウカ オ リヨウシタ タイキ カイヨウ ケツゴウ モード ノ チュウシュツ ト ソノ タンキ ヨソク エノ オウヨウ
Ansanburu dēta dōka o riyōshita taiki kaiyō ketsugō mōdo no chūshutsu to sono tanki yosoku eno ōyō
Extraction of coupled atmosphere-ocean modes using ensemble-based data assimilation and its application to short-range prediction
一般注記出版タイプ： VoR
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アンサンブル手法を用いて全球大気海洋結合モデルCFESに大気観測データを同化するシステムを構築し，大気大循環モデルAFESに基づいたシステムには見られなかった熱帯太平洋域における海盆規模の相関構造を見出した．また，短期変動予測への応用に資するため，CFESに海面水温の観測データのみを簡便な手法を用いて同化する試験的な季節予測システムを構築し，海氷域を含め，既存のシステムと遜色のない予測スキルが得られることを明らかにした．さらに，AFESにおける陸水の取扱いを改良し，熱的コントラストの改善を通じて大規模な循環場のバイアスを低減しうることを明らかにした．
We have constructed a system to assimilate atmospheric observational data into a global coupled atmosphere-ocean modeu using an ensemble-based method, and found the basin-scale structure of surface atmospheric variables over the tropical Pacific reconstructed from the ensemble correlation in the CGCM-based system but not in the AGCM-based system. We also constructed an experimental seasonal prediction system using a simple nudging method which assimilate only sea surface temperature data. The system exhibits a good prediction skill including sea-ice covered regions. In addition, we modified the atmospheric component to use the realistic depth of inland seas and large lakes, and revealed that biases in the large-scale circulation could be mitigated through the improved land-sea thermal contrast.
研究種目 : 基盤研究 (C) (一般)
研究期間 : 2017～2022
課題番号 : 17K05663
研究分野 : 海洋物理学
連携機関・データベース国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）