文献

J-GLOBAL ID：201802255987552165   整理番号：18A0318132

近実時間SCALE-LETKFシステム:2015年9月の関東東北豪雨の一例

The Near-Real-Time SCALE-LETKF System: A Case of the September 2015 Kanto-Tohoku Heavy Rainfall

著者 (11件)： Lien Guo-Yuan (RIKEN Advanced Institute for Computational Science) ,  Miyoshi Takemasa (RIKEN Advanced Institute for Computational Science) ,  Miyoshi Takemasa (Department of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland) ,  Miyoshi Takemasa (Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC)) ,  Nishizawa Seiya (RIKEN Advanced Institute for Computational Science) ,  Yoshida Ryuji (RIKEN Advanced Institute for Computational Science) ,  Yoshida Ryuji (Research Center for Urban Safety and Security, Kobe University) ,  Yashiro Hisashi (RIKEN Advanced Institute for Computational Science) ,  Adachi Sachiho A. (RIKEN Advanced Institute for Computational Science) ,  Yamaura Tsuyoshi (RIKEN Advanced Institute for Computational Science) ,  Tomita Hirofumi (RIKEN Advanced Institute for Computational Science)
資料名： SOLA (Web)  (SOLA (Web))
巻： 13  ページ： 1-6(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0028A  ISSN： 1349-6476  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 豪雨系の実時間,高分解能,短期予測を目的にして,SCALE-LETKFを,SCALE-RM(最新のライブラリ及び環境-地域モデル用の拡張可能な計算)による局所アンサンブル変換Kalmanフィルタを実行して開発した。このシステムは,2015年5月以降,実験的にほぼ実時間でランして,日本周辺の5760×4320kmの面積に対し18kmの分解能で気象解析と予報に対して構成されている。1年以上のデータの中で,台風Etau(2015年)に関連する2015年9月の関東・東北豪雨の選択事例に対して,近実時間予報及び3km分解能のダウンスケーリングシミュレーションを実証した。この台風経路をこのシステムによって成功裏に解析し,予測し,及び豪雨を形成する線状降雨帯を,ほぼ実時間データによるダウンスケーリングシミュレーションによって合理的に予報できた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： システム ,  Kalmanフィルタ ,  *豪雨 ,  高分解能 ,  短期予測 ,  台風 ,  低気圧経路
準シソーラス用語： SCALE-LETKF ,  ダウンスケーリング ,  *関東東北豪雨 ,  台風Etau

分類 (1件)： 中小規模擾乱,降水特性  (DC05120X)

引用文献 (39件)：

• Anderson, J., T. Hoar, K. Raeder, H. Liu, N. Collins, R. Torn, and A. Avellano, 2009: The data assimilation research testbed: A community facility. Bull. Amer. Meteor. Soc., 90, 1283-1296, doi:10.1175/2009BAMS2618.1.
• Beljaars, A. C. M., and A. a. M. Holtslag, 1991: Flux parameterization over land surfaces for atmospheric models. <i>J. Appl. Meteor.</i>, <b>30</b>, 327-341, doi:10.1175/1520-0450(1991)030<0327:FPOLSF>2.0.CO;2.
• Bonavita, M., M. Hamrud, and L. Isaksen, 2015: EnKF and hybrid gain ensemble data assimilation. Part II: EnKF and hybrid gain results. Mon. Wea. Rev., 143, 4865-4882, doi:10.1175/MWR-D-15-0071.1.
• Buehner, M., J. Morneau, and C. Charette, 2013: Four-dimensional ensemble-variational data assimilation for global deterministic weather prediction. Nonlin. Processes Geophys., 20, 669-682, doi:10.5194/npg-20-669-2013.
• Evensen, G., 1994: Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics. J. Geophys. Res., 99, 10143-10162, doi:10.1029/94JC00572.

タイトルに関連する用語 (4件)： 実時間 ,  SCALE ,  LETKF ,  豪雨