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J-GLOBAL ID：201702287170970548   整理番号：17A0759637

非静力学二十面体大気モデル(NICAM)を用いた降水データの全球衛星マッピングの同化【Powered by NICT】

Assimilating the global satellite mapping of precipitation data with the Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model (NICAM)

著者 (7件)： Kotsuki Shunji (RIKEN Advanced Institute for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Miyoshi Takemasa (RIKEN Advanced Institute for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Miyoshi Takemasa (Department of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland, College Park, Maryland, USA) ,  Miyoshi Takemasa (Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Yokohama, Japan) ,  Terasaki Koji (RIKEN Advanced Institute for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Lien Guo-Yuan (RIKEN Advanced Institute for Computational Science, Kobe, Japan) ,  Kalnay Eugenia (Department of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland, College Park, Maryland, USA)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 122  号： 2  ページ： 631-650  発行年： 2017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： 本研究では,衛星誘導降水量の効果的なデータ同化を通じて数値予報(NWP)モデルによる降水予報を改善するための二つの新しい方法を提案することを目的としている。降水量データの同化は主に沈殿変数の高度に非Gauss統計のために非常に困難であることが知られている。Lienらに続いて,本研究では,降水量の経験的累積分布関数(CDF)に基づくGauss変換(GT)を適用して非Gauss性問題を検討した。最近1カ月試料だけでCDFを構築し,以前に必要な試料の長周期を使用せずにする方法を提案した。も逆GT,それを用いてバイアスされたNWPモデル出力からの現実的な降水場を得ることができるを利用する方法を提案した。析出(GSMaP)データ水平分解能112kmの非静力学二十面体大気モデル(NICAM)への宇宙航空eXploration庁の全球衛星マッピングを統合した。GSMaPデータの同化のみレーウィンゾンデデータを同化する制御実験に比べて改善された天気予報をもたらした。水平観測間伐が必要であり,おそらくGSMaPデータにおける水平観測誤差相関に起因することを見出した。も逆GTを用いてNICAM降水量予報からGSMaPに類似した降水場を得た,改良された降水予報をもたらした。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ同化 ,  降水量予報 ,  数値予報 ,  *二十面体 ,  天気 ,  *降水 ,  *モデル ,  *大気モデル ,  予測 ,  降水量 ,  降水予報
準シソーラス用語： 水平分解能 ,  全球降水マップ ,  *NICAM ,  *非静力学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アンサンブルKalmanフィルタ ,  データ同化 ,  GSMaP ,  Gauss変換 ,  数値天気予測 ,  NICAM

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (9件)： 非静力学 ,  十面体 ,  大気モデル ,  NICAM ,  降水 ,  球 ,  衛星 ,  マッピング ,  同化