高頻度高密度観測データ活用のための多重スケールを考慮した変分法データ同化の確立

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リモートセンシングをはじめとする高頻度高密度観測データの多くは、同時に広域に分布し、大気に関する広範囲のスケールの情報を持つ。これらを数値予報において有効に活用するため、変分法データ同化で多様なスケールを扱うための高度化に取り組んでいる。2022年度は、これまでに実装したウェーブレット空間で制御変数を構成するハイブリッド四次元変分法データ同化をさらに高度化するとともに、その性能を調査した。特に、ウェーブレット変換における側面境界条件を適切に扱うため、制御変数を定義する領域を拡張した。また、先行研究を参考に、実用的なメンバー数のアンサンブルにおける各スケールの局所化を、多数メンバーのアンサンブルを用いたサンプリングエラーの見積もりから評価する手法を検討した。これらを適用した実験システムにより、アンサンブル摂動の構成を調整し、短期間のサイクル同化実験で性能を評価した。この結果、ウェーブレット空間で構成した制御変数を導入したハイブリッド四次元変分法では、従来の格子空間で制御変数を構成するハイブリッド四次元変分法と比較して、第一推定値の同化観測による検証や、予測のゾンデ観測による検証において、改善がみられた。定式化等を整理し、上述の結果を含め、これまでの調査についてまとめた論文を執筆し、投稿した。このほか、従来の四次元変分法を用いた分析として、広域に分布する静止気象衛星疑似観測データの顕著現象事例におけるインパクト調査の論文を投稿した。また、同様に従来の四次元変分法を用いて、異なるスケールの観測情報を合わせたインパクトの調査として衛星大気追跡風、ドップラー速度の高頻度高密度同化実験も行った。