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J-GLOBAL ID：201802246238170745   整理番号：18A1612168

現実の全球大気におけるアンサンブルデータ同化によるオンラインモデルパラメータ推定: 非静力学的二十面体大気モデル(NICAM)と降水データの全球衛星マッピングによる事例【JST・京大機械翻訳】

Online Model Parameter Estimation With Ensemble Data Assimilation in the Real Global Atmosphere: A Case With the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model (NICAM) and the Global Satellite Mapping of Precipitation Data

著者 (13件)： Kotsuki Shunji (RIKEN Center for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Kotsuki Shunji (RIKEN Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences Program, Kobe, Japan) ,  Terasaki Koji (RIKEN Center for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Yashiro Hisashi (RIKEN Center for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Tomita Hirofumi (RIKEN Center for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Tomita Hirofumi (RIKEN Cluster for Pioneering Research, Kobe, Japan) ,  Satoh Masaki (Atmosphere and Ocean Research Institute, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Satoh Masaki (Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Yokohama, Japan) ,  Miyoshi Takemasa (RIKEN Center for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Miyoshi Takemasa (RIKEN Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences Program, Kobe, Japan) ,  Miyoshi Takemasa (RIKEN Cluster for Pioneering Research, Kobe, Japan) ,  Miyoshi Takemasa (Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Yokohama, Japan) ,  Miyoshi Takemasa (Department of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland, College Park, MD, USA)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 123  号： 14  ページ： 7375-7392  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0294B  ISSN： 2169-897X  CODEN： JGREA2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,アンサンブルベースのデータ同化法を用いて,数値気象予測モデルのモデルパラメータを推定することにより,降水予測を改善することを目的とした。著者らは,パラメータ推定アルゴリズムをグローバルな大気データ同化システムNICAM-LETKFに実装した。それは,非静水圧Icosahedralic大気モデル(NICAM)と局所アンサンブル変換Kalmanフィルタ(LETKF)を組み込んだ。本研究では,BerryのパラメタリゼーションのB_1パラメータとして知られている大規模凝縮スキームのグローバルに均一なモデルパラメータを推定した。著者らは,降水(GSMaP)データのグローバル衛星マッピングを用いてB_1パラメータのオンライン推定を行い,特に弱い降雨に対して,GSMaPデータに対するNICAMの降水予測バイアスを成功裏に低減した。推定B_1パラメータは,手動調整によって得られた最適値に向かって進化した。パラメータ推定はまた,熱帯における下部対流圏の乾燥バイアスを緩和した。しかし,推定されたB_1は雲水混合比に対するバイアスを強め,浅い雲が卓越する地域における長波放射を上回った。これは降水データのみがB_1の最適値を推定するために使用され,気候学的シミュレーションのための適切な値を得るためにはより多くの制約が必要である。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  凝縮 ,  降雨 ,  シミュレーション ,  *パラメータ推定 ,  *降水 ,  パラメタリゼーション ,  *大気モデル ,  *データ同化 ,  バイアス ,  熱帯
準シソーラス用語： 下部対流圏 ,  最適値 ,  *オンライン ,  *モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： パラメータ推定 ,  データ同化 ,  降水予測 ,  大規模凝縮 ,  NICAM ,  アンサンブルKalmanフィルタ

分類 (2件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (14件)： 現実 ,  球 ,  大気 ,  アンサンブルデータ同化 ,  オンライン ,  モデルパラメータ ,  推定 ,  非静力学 ,  十面体 ,  大気モデル ,  NICAM ,  降水 ,  衛星 ,  マッピング