Quantification of assimilation condition for estuary with ensemble Kalman filter

集合卡尔曼滤波器量化河口同化条件

基本信息

批准号：
21K14255
负责人：
松崎義孝
金额：
$ 2.16万
依托单位：
National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

令和3年度は高精度にデータ同化を行うため、アンサンブルを作成する際の境界条件への摂動の付加方法とデータ同化結果の関係の検討を行い、適切な摂動付加条件を整理した。その結果から、データ同化以前に境界条件を精緻に作成・設定したうえでデータ同化を行う重要性を認識した。そこで、令和4年度は境界条件を最適化したうえで、データ同化を実施し、その効果を検証した。大気境界条件はメソ数値予報モデルGPV（MSM）のデータを用いた。側方境界条件はモニタリングポストの観測値を鉛直方向、水平方向に補間して与えた。河川流量と河川水温は、大河川は国土交通省水文水質データベースから得られたデータを基本として設定した。データ同化には、伊勢湾モニタリングポスト7地点の水温と塩分のプロファイルを使用した。実験は2016年1月1日から1年間実施し、精緻化された境界条件によるシミュレーション結果とデータ同化結果の確認を行う。実験の結果、観測値と数値シミュレーション結果は同様の水温変動傾向を示している。数値シミュレーションに用いた境界条件が精緻化されているため、令和３年度に実施した数値シミュレーション結果と比較して精度が高いことがわかる。データ同化の結果、数値シミュレーション結果と同様に不自然な結果とならずに水温の変動をとらえている。定量的にもRMSEがデータ同化で改善する。したがって、境界条件を精緻化することで、数値シミュレーション結果そのものが改善され、データ同化によってさらに改善される。すなわち、境界条件を精緻化したうえでデータ同化を実施することで、精度の高い水温の解析値を得ることが可能である。塩分についても、水温と同様であり、境界条件を精緻化したうえでデータ同化を実施することで、精度の高い水温の解析値を得ることが可能である。

为了在2021年以很高的精度执行数据同化，我们检查了在创建合奏和数据同化结果时将扰动添加到边界条件的方法之间的关系，并组织了适当的扰动加法条件。从结果中，我们认识到数据同化之前精确创建和设置边界条件的重要性。因此，在2022年，对边界条件进行了优化并进行数据同化以验证其有效性。来自中量预测模型GPV（MSM）的数据用于大气边界条件。通过垂直和水平的监视柱的观察值插值来给出横向边界条件。根据从土地，基础设施，运输和旅游水氢质量数据库获得的数据设置的河流流量和河流温度。在ISE湾监测站的七个位置的水温和盐度剖面用于数据同化。该实验将从2016年1月1日开始进行一年，并根据精制边界条件确认模拟结果和数据同化结果。实验结果显示了水温波动的相似趋势，观察到的值和数值模拟结果。数值模拟中使用的边界条件已经进行了完善，可以看出，准确性高于2021年在2021年进行的数值模拟结果。由于数据同化，水温的波动是在没有不自然结果的情况下捕获的，就像数值模拟结果一样。定量，RMSE改善了数据同化。因此，边界条件的完善可以改善数值模拟结果本身，并通过数据同化进一步改善它们。也就是说，通过对边界条件的细化然后进行数据同化，可以获得水温高度准确的分析值。盐度与水温相同，通过对边界条件的细化和数据同化，可以获得水温高度准确的分析值。