Quantification of assimilation condition for estuary with ensemble Kalman filter

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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。