メソスケール数値モデルによる冬期日本海の降雪現象の研究

利用中尺度数值模型研究日本海冬季降雪现象

• 批准号: 06640554
• 负责人: 竹内 謙介
• 金额: $ 0.77万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• 财政年份: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-06640554/
• 关键词: メソスケール; 降雪雲; 数値モデル; リトルリーバル; 地形性

先ず、ドップラーレーダーのデータを用い、冬期日本海の降雪現象を解析した。特に、発生には風向、風速、そのシアー、原因となる地形の山頂高度付近の大気の安定度が重要な因子あるいことを見いだした。また、地形の下流に弱風域が生じ、そこに吹き込む風の収束が降雪雲の成因であることが示唆された。さらに、紐状降雪雲にそって波動が伝搬することなど興味ある現象が見いだされた。一方、モデルの開発の為には雲物理過程や熱力学過程のモデル化の調整が必要となる。この基礎として、リトリ-バル法を開発した。これはレーダーで得られた降水粒子分布や風速場から気温、雲水量等を再現するもので、降雪雲の力学的構造等の解析に有効であるとともに、雲物理過程、熱力学過程の妥当性のチェックにもなる。今回は、よりリトリーバルがやりやすい熱帯の対流雲についてこの解析を試みた。その結果、妥当な場の再現が可能であり、また力学的な構造に関しても多くの情報が得られることが示された。この結果をもとにこの解析手法を冬期日本海の降雪現象にも適用し、それ基づいて数値モデルの開発に着手したが、時間が不足し、完成には至らず、今後の課題として残された。

First, ず, ドップラ, ドップラ, レ, ダ, デ, デ, タを. Use を and を to analyze the snowfall phenomenon in the Sea of Japan during winter, を, to determine the た. に, born 発 に は wind direction, wind speed, そ の シ ア ー, cause と な る の the top of the mountain terrain height big pay nearly の 気 の stability degree が な factors あ る い こ と を see い だ し た. ま た, terrain の obscene に が じ, weak wind domain そ こ に blow き 込 む wind の 収 beam が snow cloud の causes で あ る こ と が in stopping さ れ た. Youdaoplaceholder0, new-shaped snow cloud にそって wave が伝 move する とな とな が interest ある phenomenon が see さらに だされた だされた. One party, モデ モデ <s:1> <s:1> development, is responsible for the に に cloud physical process や thermodynamic process <e:1> モデ <e:1> adjustment が necessary となる. The foundation of <s:1> と て て and リトリ-バ を methods を and development た た. こ れ は レ ー ダ ー で have ら れ た precipitation particle distribution や wind field か ら 気 を reappearance of temperature, cloud water す る も の で, snow cloud の mechanics の analytical techniques, such as the structure of the に have sharper で あ る と と も に, cloud physical processes, the thermodynamic process の justice の チ ェ ッ ク に も な る. This は, よ り リ ト リ ー バ ル が や り や す い hot 帯 の cloud に seaborne つ い て こ の parsing を try み た. そ の results, appropriate の reappear が な field may で あ り, ま た mechanics な structure に masato し て も more く の intelligence が ら れ る こ と が shown さ れ た. こ の results を も と に こ の parsing technique を winter sea の snow phenomenon に も し, そ れ base づ い て the numerical モ デ ル の open 発 に to し た が, insufficient time が し, complete に は to ら ず, future の subject と し て residual さ れ た.