New development of prediction technology for heavy rain events and the related river discharges - Implementation of ensemble predictions -

暴雨事件及相关河流流量预报技术新进展 - 集合预报的实施 -

• 批准号: 22H01735
• 负责人: 若月 泰孝
• 金额: $ 10.98万
• 依托单位: Ibaraki University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01735/
• 关键词: 降水予測; 河川流出予測; アンサンブル予測

短時間予測研究（テーマa）（3時間程度先までの予測を10分程度の間隔で計算）では，気象庁の現業の予測データをリアルタイムで取得する手続きをとった．メソアンサンブル予測データやメソ降水予測LFMの予測データ取得に伴い，これらを結合して，1時間ごとに21個のアンサンブル予測を行うための境界条件作成法を検討したが，次年度に引き続き検討する．これに加えて，前科研費で開発を進めた積乱雲を生成する手法（ALB法）を用いた積乱雲の再現性の検証を実施した．パラメータ調整による積乱雲の降水量の違いなどを観測と比較した．また，ALB法の改良をさらに進め，上流下層加湿法を適用した降水予測システム開発と，同期するRRIモデルを用いた河川モデルシミュレーションの準備を進め，豪雨の気候変化応答の研究に利用して論文発表した．また，関東地方における2022年の5月～10月において，三次元変分法とIncremental Analysis Update法を組み合わせた2時間先の降水予測を10分毎に行い本科研費での比較用のデータを作成した．中時間予測研究（テーマb）（6時間～日スケール以内の予測）では，すでに実施されているアンサンブルカルマンフィルタによるアンサンブル降水予測システムを使って，RRIによるアンサンブル河川流出氾濫計算を実施した．2022年7月の九州の線状降水帯事例に対して，特に，WRF-LETKFを用いたデータ同化解析実験を行い，アンサンブルメンバー数や解析時間間隔等を変えたときの結果を観測と比較し，それぞれの感度について調べた．観測データの活用（テーマc）では，防災科学技術研究所が進める地デジやGPSを用いた水蒸気観測データについて情報収集した．また，茨城大学に設置したX-bandマルチパラメータレーダデータを活用するためのシステム開発を進めた．本研究で得られた成果は日本気象学会で発表した．

Short-time prediction study (3-time prediction, 10-minute interval calculation), prediction of the current situation of the image, acquisition of the manual. The forecast data of LFM is obtained from the forecast data of LFM. The forecast data of LFM is obtained from the forecast data of LFM. The forecast data of LFM is obtained from the forecast data of LFM. This is the first time that scientific research has been carried out. The method of cloud generation (ALB method) has been used to demonstrate the reproducibility of cloud accumulation. The adjustment of cloud accumulation and precipitation is based on the measurement and comparison. In addition, the improvement of ALB method was carried out, and the application of upper layer humidification method to precipitation prediction was developed. Meanwhile, RRI method was used to prepare for river precipitation prediction, and the research and utilization of heavy rain weather response was developed. From May to October, 2022, the three-dimensional analysis method and the Incremental Analysis Update method were combined to predict the precipitation in advance of 2 times and 10 minutes each time. A Study of Time Prediction in Middle Ages (TEK B)(Forecast within 6 days) RRI RRI The result of the test and comparison is that the sensitivity of the test is adjusted. The Institute of Disaster Prevention Science and Technology has developed a system for collecting information from GPS data. Ibaraki University has set up an X-band to promote the development of science and technology. The results of this study were presented to the Japan Meteorological Society.