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

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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。