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J-GLOBAL ID：201802268345557923   整理番号：18A1215607

ENSOの中間結合モデルにおける4D変分法を用いたモデルパラメータ最適化のための理想化実験【JST・京大機械翻訳】

Idealized Experiments for Optimizing Model Parameters Using a 4D-Variational Method in an Intermediate Coupled Model of ENSO

資料名： Advances in Atmospheric Sciences  (Advances in Atmospheric Sciences)
巻： 35  号： 4  ページ： 410-422  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2557A  ISSN： 0256-1530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大きなバイアスはリアルタイムENSO予測に存在し,これは初期条件とモデルパラメータの不確実性に起因する。以前に,中間結合モデル(ICM)のために4D変分(4D-Var)データ同化システムを開発し,最適化された初期条件を通してENSOモデリングを改善するために使用した。本論文では,このシステムをモデルパラメータの最適化に適用した。用いたICMにおいて,ENSOに対する1つの重要な過程は,混合層(Te)に同伴された地下水の異常な温度に関連し,これは経験的に,そして,海面(SL)変動に明確に関連している。SSTに及ぼす温度躍層効果の強さ(単に温度躍層効果と呼ぶ)は,導入されたパラメータαTeによって表される。理想化された設定による双晶実験状況におけるSSTデータの4D-Var同化を通して,このモデルパラメータを最適化するための数値的手法を開発した。それらの初期条件を最適化し,それらの初期条件と最適化した追加モデルパラメータを持つ実験を比較した。ENSO進化はENSOモデリングにおけるこのパラメータの付加的最適化を含めることによりより効果的に回復できることを示した。4D-Var法によるモデルパラメータと初期条件の最適化の実現可能性は,ENSO研究のためのモデリングプラットフォームを提供する。ICMに実装された4D-Varデータ同化システムの更なる応用についても議論した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地下水 ,  モデリング ,  バイアス ,  予測 ,  データ同化 ,  不確実性 ,  混合層 ,  *中間結合 ,  *ENSO ,  初期条件 ,  温度躍層 ,  海面 ,  *変分法 ,  *最適化
準シソーラス用語： *モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 海洋物理学一般  (DC06010K) ,  天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (6件)： ENSO ,  結合モデル ,  変分法 ,  モデル ,  パラメータ最適化 ,  実験