Hybrid data assimilation methods with a particle filter for forecasts of extreme weather events

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台風や集中豪雨等の顕著現象には非線形性が強い共通点があり、その強非線形性に起因する非ガウス分布を適切に扱うことが顕著現象のさらなる予測精度向上のため重要となる。本研究では大気モデルが持つ強非線形性に起因する非ガウス分布を適切に扱える非ガウスデータ同化手法の確立を目指している。本年度は、前年度から引き続きアンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)に粒子フィルタ(PF)を組み合わせたハイブリッド手法を改良してきている。事前分布から事後分布へ粒子をアップデートする変換行列について、観測の影響範囲を限定する局所化を導入する場合には、隣り合う格子点同士の連続性を担保することがPFの性能に直結することがこれまでの調査によって判明してきている。そこで、隣り合う格子点間の連続性を確保した上で、計算負荷の小さい仕組みを考案・検証中である。PFの改良はハイブリッド手法の改良にもつながるため重要である。気象庁全球システム相当の実験システムを用いた調査として調査として、非ガウス分布の調査を行った。今回は事前調査として、マイクロ波サウンダ輝度温度データのうち、地表面の射出率の不確かさを減らすことで、第一推定値と観測の差分が統計的にガウス分布に近づくことを確認した。また、観測の予報改善の寄与を観測種別ごと算出し、ハイブリッド同化の効果的な導入について検討材料とした。研究協力者の粒子フィルタを用いた論文に共著として参加し、受理されている。本論文で本研究代表者はPFの変換行列作成手法を担当している。そのほかに別の研究協力者の粒子フィルタを用いた論文に共著として参加しており、受理されている。本論文では火山灰推定に粒子フィルタを用いており、技術協力を行った。