Exploring the predictability limit of sudden rainfall using high-resolution ensemble forecasts

利用高分辨率集合预报探索突发降雨的可预报性极限

• 批准号: 20K14558
• 负责人: 本田 匠
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Hokkaido University (2022)Institute of Physical and Chemical Research (2020-2021)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K14558/
• 关键词: データ同化; 豪雨; 気象レーダー; 雷; アンサンブル予報; 予測可能性; ゲリラ豪雨

本研究は、ゲリラ豪雨をもたらすような急速に発達する積乱雲内における、数値天気予報の誤差の成長過程の解明を目的としている。予報誤差の成長を捉えるにあたって、わずかに異なる初期値からの高解像度シミュレーションを行い、シミュレーション間の差、すなわち予報誤差の様相に着目する。本研究の実施には、データ同化による高精度な初期値の準備と、それを用いた多数の高解像度シミュレーションが必要となる。本年度は、前年度までに開発したデータ同化システムを駆使し、高解像度シミュレーションの初期値を得るための大規模なデータ同化実験の実施に注力した。まず、新たに獲得した富岳の計算資源のもと、データ同化システムを実行する環境を整備した。その後、粗い格子間隔の計算領域を用いてデータ同化実験を開始した。得られたデータを初期値および境界値とし、内部へより格子間隔の狭い計算領域を埋め込むことで気象現象のより細かい特徴を解像する。この操作を複数行うことで、最内の計算領域では格子間隔50 mへ到達する。本年度の時点では、50 m解像度の計算領域の１つ外側の計算領域まで計算を終え、50 m解像度の計算の動作確認が出来た。上記の計算に加え、成果発表や将来の派生研究へつながる事例解析を行った。まず、開発したデータ同化システムの概要と事例解析結果を報告する論文成果を発表した。さらに、冬季の積乱雲やそれに伴う大雪事例に関しても予報誤差の成長を調査する将来研究を見据え、同じデータ同化システムを用いた大雪事例の解析を進めた。また、データ同化へ新しい数学理論を応用する可能性についても検討を行った。

は, this study ゲ リ ラ downpours を も た ら す よ う な rapid に 発 da す る product chaos within the cloud に お け る 気 to quote, the numerical day の の の growth process and interpret を purpose と し て い る. の growth forecast error を catch え る に あ た っ て, わ ず か に different な る early numerical か ら の high resolution シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を い, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の difference, between す な わ ち forecast error の に others in phase with mesh す る. This study の be applied に は, デ ー タ assimilation に よ る high precision numerical の preparation early な と, そ れ を with い た most の high resolution シ ミ ュ レ ー シ ョ ン が necessary と な る. は, before this year's annual ま で に open 発 し た デ ー タ assimilation シ ス テ ム を 駆 make し, high resolution シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の numerical を too early る た め の large-scale な デ ー タ assimilation be 験 の be applied に note force し た. ま ず, new た に get し た fu yue の computing resources の も と, デ ー タ assimilation シ ス テ ム を line be す る environment gearing up を し た. After the そ そ, the coarse そ grid interval <s:1> computational field を begins with the そ てデ タ タ assimilation experiment を and starts with た た た. Early to ら れ た デ ー タ を numerical お よ び boundary numerical と し, internal へ よ り grid spacing の narrow い computing を buried め 込 む こ と で 気 phenomena の よ り fine か い, 徴 を solutions like す る. The <s:1> <s:1> operation を complex lines う とで とで とで, the innermost <s:1> calculation field で を with a grid interval of 50 mへ reaches する. At the <s:1> time point of this year, で で, the 50 m resolution <s:1> calculation field <e:1> 1 まで outside the <s:1> calculation field まで calculation を final え, and the 50 m resolution <s:1> calculation <e:1> action confirmation が out た. The above record of <s:1> calculation に plus え, the results are presented in the table や, the future derivative research of に へ ながる ながる case analysis を row った. ま ず, open 発 し た デ ー タ assimilation シ ス テ ム の profile と example analytical results を reports す る paper results を 発 table し た. さ ら に, winter の product cloud や そ れ に with う snow examples に masato し て も の growth forecast error を survey す る を according to え, future research with じ デ ー タ assimilation シ ス テ ム を with い た snow example analytical を の into め た. New し ま た, デ ー タ assimilation へ い mathematical theory を 応 with す る possibility に つ い て も 検 line for を っ た.

项目成果

Advantage of 30‐s‐Updating Numerical Weather Prediction With a Phased‐Array Weather Radar Over Operational Nowcast for a Convective Precipitation System

• DOI: 10.1029/2021gl096927
• 发表时间: 2022
• 期刊: Geophysical Research Letters
• 影响因子: 5.2
• 作者: T. Honda;A. Amemiya;S. Otsuka;J. Taylor;Y. Maejima;S. Nishizawa;T. Yamaura;K. Sueki;H. Tomita;T. Miyoshi

Towards the effective use of lightning flash observations for numerical weather prediction

有效利用闪电观测进行数值天气预报

• 发表时间: 2022
• 作者: Honda;T.;Y. Sato and T. Miyoshi
• 通讯作者: Y. Sato and T. Miyoshi

Exploring the potential of assimilating lightning flash observations with an ensemble Kalman filter

探索使用集合卡尔曼滤波器同化闪电观测的潜力

• 发表时间: 2020
• 作者: Honda;T.;Y. Sato;T. Miyoshi
• 通讯作者: T. Miyoshi

SCALE-LETKF による30秒更新30分予報のリアルタイム実験

使用 SCALE-LETKF 进行 30 分钟预测和 30 秒更新的实时实验

• 发表时间: 2020
• 作者: 本田匠;雨宮新;大塚成徳;G.-Y. Lien;J. Taylor;前島康光;西澤誠也;山浦剛;末木健太;富田浩文;佐藤晋介;石川裕;小池佳奈;星絵理香;三好建正
• 通讯作者: 三好建正

Assimilation of Lightning Flash Observations Using the Ensemble Kalman Filter with Additive Ensemble Perturbations: A Simulation Study

使用带有加性系综扰动的系综卡尔曼滤波器同化闪电观测：模拟研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Honda;T.;Y. Sato;T. Miyoshi
• 通讯作者: T. Miyoshi