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J-GLOBAL ID：202002245529101327   整理番号：20A0298846

気候研究のためのデータ同化:大規模凝縮スキームのモデルパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Data Assimilation for Climate Research: Model Parameter Estimation of Large-Scale Condensation Scheme

著者 (12件)： Kotsuki Shunji (RIKEN Center for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Kotsuki Shunji (Center for Center for Environmental Remote Sensing, Chiba University, Chiba, Japan) ,  Kotsuki Shunji (PRESTO, Japan Science and Technology Agency, Chiba, Japan) ,  Kotsuki Shunji (RIKEN interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences Program, Kobe, Japan) ,  Kotsuki Shunji (RIKEN Cluster for Pioneering Research, Kobe, Japan) ,  Sato Yousuke (RIKEN Center for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Sato Yousuke (Department of Earth and Planetary Sciences, Faculty of Science, Hokkaido University, Sapporo, 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： 125  号： 1  ページ： e2019JD031304  発行年： 2020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,モデルパラメータを客観的に最適化するツールとして,気候研究のためのデータ同化(DA)を用いることを提案した。緩和放射バイアスは,一般循環モデルによる気候変動評価にとって非常に重要である。本研究では,非静水圧ICosahedralic大気モデル(NICAM)を用いて,大規模凝縮スキームにおける自己変換パラメータを推定した。放射バイアスを低減するための二つの方法を調べた。パラメータ推定のための有用な衛星観測を調べ,空間的に変化するパラメータを推定する利点を調べた。パラメータ推定は,著者らが液体水経路,外向き長波放射,または外向き短波放射(OSR)を使用したとき,自動変換速度を加速した。加速された自己転換は雲を減少させ,NICAMのOSRバイアスを過大評価した。水平局在化を伴う集合ベースDAは空間的に変化するパラメータを推定できる。液体水経路を用いた場合,局所パラメータ推定はより良い雲表現をもたらし,浅い雲が卓越する地域におけるOSRバイアスを改善した。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： 気候変動 ,  *パラメータ推定 ,  バイアス ,  放射線 ,  大気モデル ,  静水圧 ,  *凝縮 ,  短波放射 ,  緩和現象 ,  大気大循環モデル ,  最適化 ,  *データ同化 ,  *気候
準シソーラス用語： 衛星観測 ,  *モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データ同化 ,  パラメータ推定 ,  全球気候モデル ,  大規模凝縮 ,  放射線 ,  液体水経路

分類 (2件)： 雲と降水の微物理  (DC05110M) ,  気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 気候 ,  研究 ,  データ同化 ,  大規模 ,  凝縮 ,  スキーム ,  モデルパラメータ ,  推定