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J-GLOBAL ID：202002229669090932   整理番号：20A0584707

陸面モデルによる熱流束のシミュレーションと予測のためのモデル物理パラメータにおける目標観測の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of targeted observation in a model’s physical parameters for the simulation and forecast of heat flux with a land surface model

著者 (4件)： Sun Guodong (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics (LASG), Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Sun Guodong (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Peng Fei (Numerical Weather Prediction Center, China Meteorological Administration, Beijing, China) ,  Mu Mu (Institute of Atmospheric Sciences, Fudan University, Shanghai, China)
資料名： Meteorological Applications  (Meteorological Applications)
巻： 27  号： 1  ページ： e1883  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2130A  ISSN： 1350-4827  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： 目標とする観測は,気象あるいは気候イベントの数値予報を改善するために,追加観測を重要な地域で実施することである。これらの追加観測は,データ同化システムによる初期状態の不確実性を低減することを目的とした。本研究では,モデルの物理的パラメータの不確実性において目標とする観測戦略を試み,数値シミュレーションと表面乱流フラックス(顕熱フラックス-SHと潜熱フラックス-LH)の予測スキルを改善した。最初に,パラメータ(CNOP-P)に関連する条件付き非線形最適摂動に基づく重要なパラメータ組合せを決定するためのアプローチを用いて,SHとLHに対する敏感なパラメータ組合せを選択した。新しいアプローチの特性は,パラメータ組合せの感度を判断し,組合せの非線形効果を考慮することである。新しいアプローチを用いたパラメータ組合せの感度を,従来の一時(OAT)アプローチを用いたものと比較した。後者の方法は,各パラメータの感度に従ってパラメータを一つずつランク付けし,パラメータ組合せの感度を判断することができない。Common Land Surface Model(CoLM)の中で,数値結果は,SHとLHに対する中国の乾燥と湿潤地域におけるOATアプローチを用いた新しいアプローチとトップランクの敏感パラメータを用いたパラメータ組合せの感度の差を示した。第二に,SHとLHの予測スキルの利点を,敏感なパラメータ組合せ内のパラメータ誤差を低減することにより評価した。SHとLHの予測スキルは中国で改善されることが分かった。例えば,新しいアプローチを用いた高感度パラメータ組合せから計算したSH(84.3%)およびLH(78.3%)の高い範囲は,半乾燥領域におけるOATアプローチを用いたSH(57.2%)およびLH(48.5%)のそれらよりも大きかった。この結果は,シミュレーションスキルを改善するためにモデル物理的パラメータを低減するために目標とする観測を適用することが実行可能であることを示唆した。CNOP-Pに基づくパラメータ組合せを決定するための新しいアプローチは,モデル物理パラメータに対する目標観測の問題を調べるための有望な方法である。Copyright 2020 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： 湿潤 ,  数値予報 ,  等級づけ ,  乾燥地帯 ,  気象 ,  気候 ,  摂動 ,  不確実性 ,  非線形効果 ,  *シミュレーション ,  データ同化 ,  高感度 ,  *熱流束
準シソーラス用語： 顕熱流束 ,  数値シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： CNOP-P ,  モデル物理パラメータ ,  パラメータ組合せ感度 ,  標的観察

分類 (1件)： 気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (9件)： 陸面モデル ,  熱流束 ,  シミュレーション ,  予測 ,  モデル ,  物理パラメータ ,  目標 ,  観測 ,  応用