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J-GLOBAL ID：202002237079517848   整理番号：20A1269109

結合海洋-大気モデルにおける結合データ同化とパラメータ推定:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Coupled data assimilation and parameter estimation in coupled ocean-atmosphere models: a review

著者 (18件)： Zhang Shaoqing (Key Laboratory of Physical Oceanography, .MOE., Institute for Advanced Ocean Study, College of Ocean and Atmosphere, Frontiers Science Center for Deep Ocean Multispheres and Earth System (DOMES), Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Zhang Shaoqing (Ocean Dynamics and Climate Function Lab/Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (QNLM), Qingdao, China) ,  Zhang Shaoqing (International Laboratory for High-Resolution Earth System Prediction (iHESP), Qingdao, China) ,  Liu Zhengyu (Department of Geography, Ohio State University, Columbus, OH, USA) ,  Zhang Xuefeng (School of Marine Science and Technology, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Zhang Xuefeng (College of Automation, Harbin Engineer University, Harbin, China) ,  Wu Xinrong (Ministry of Natural Resources of China, National Marine Data and Information Service, Tianjin, China) ,  Han Guijun (School of Marine Science and Technology, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Zhao Yuxin (College of Automation, Harbin Engineer University, Harbin, China) ,  Yu Xiaolin (Key Laboratory of Physical Oceanography, .MOE., Institute for Advanced Ocean Study, College of Ocean and Atmosphere, Frontiers Science Center for Deep Ocean Multispheres and Earth System (DOMES), Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Yu Xiaolin (Ocean Dynamics and Climate Function Lab/Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (QNLM), Qingdao, China) ,  Liu Chang (College of Automation, Harbin Engineer University, Harbin, China) ,  Liu Yun (Department of Oceanography, Texas A & M University, College Station, TX, USA) ,  Wu Shu (Nelson Institute Center for Climatic Research, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA) ,  Lu Feiyu (Princeton University and NOAA/GFDL, Princeton, NJ, USA) ,  Li Mingkui (Key Laboratory of Physical Oceanography, .MOE., Institute for Advanced Ocean Study, College of Ocean and Atmosphere, Frontiers Science Center for Deep Ocean Multispheres and Earth System (DOMES), Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Li Mingkui (Ocean Dynamics and Climate Function Lab/Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (QNLM), Qingdao, China) ,  Deng Xiong (College of Automation, Harbin Engineer University, Harbin, China)
資料名： Climate Dynamics  (Climate Dynamics)
巻： 54  号： 11-12  ページ： 5127-5144  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0548A  ISSN： 0930-7575  CODEN： CLDYEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の研究は,高度な高分解能結合モデルにおいて,気候解析を改善するためのCDAの大きな可能性と,週毎の時間スケールに関するシームレス気象予測のために,結合した海洋-大気モデルにおける結合データ同化(CDA)を調査することを始めた。本レビュー論文では,平衡およびコヒーレント気象-気候再解析を生成し,初期結合ショックを最小化する可能性を概説する前に,CDAの概念を簡潔に紹介した。次に,CDAの実装へのアプローチを記述し,様々なCDA法の開発における進歩,特に弱く強く結合したデータ同化について述べた。CDAフレームワーク内の結合モデルパラメータ推定(PE)の方法を導入し,最近の進歩を要約した。CDA-PEの研究と応用の現状を要約した後に,高分解能CDA-PEと非線形CDA-PE法における挑戦と機会を論じた。最後に,ポテンシャル解を作成した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  天気予報 ,  気象 ,  気候 ,  *海洋 ,  *大気モデル ,  ショック症状 ,  *パラメータ推定 ,  高分解能 ,  *データ同化 ,  結合モデル
準シソーラス用語： シームレス ,  再解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 結合海洋-大気モデル ,  結合データ同化 ,  結合モデルパラメータ推定

分類 (2件)： 海洋物理学一般  (DC06010K) ,  大気大循環,熱帯気象  (DC05060G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 海洋 ,  大気モデル ,  データ同化 ,  パラメータ推定 ,  レビュー