アンサンブルカルマンフィルタ等データ同化手法の基礎的及び応用的研究

集合卡尔曼滤波器等资料同化方法的基础与应用研究

基本信息

  • 批准号:
    12J01335
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.73万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2012
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2012 至 2015-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究は、大気の流れを考慮した高度なデータ同化手法であるアンサンブルカルマンフィルタを将来の高解像度モデルに適用することを目的に、マルチスケールを考慮したデータ同化手法を考案・開発し、従来手法と比較することでその有用性を検証した。従来手法では、数十メンバー程度の限られたアンサンブルメンバー数に起因するサンプリングエラーを抑えるために、観測の影響範囲を限定する局所化と呼ばれる技術を適用している。しかしながら、モデルが高解像度になるにつれ局所化のスケールは小さくせざるを得ず、遠方の重要な観測を同化できないため局所化スケールより大きなスケールの誤差を修正することができない。そこで本研究では、観測による修正量を低波数成分と高波数成分に分けて、それぞれ異なる局所化スケールを用いて解析を行う。低波数成分では、アンサンブル予報摂動を平滑化することでサンプリング誤差を低減し、より大きな局所化を施すことでより遠くの観測が同化可能となる。高波数成分では、高解像度の摂動をそのまま用いる。これにより、遠方の観測を効果的に同化するとともに、観測近傍の詳細な現象を把握することが可能となる。その結果、Dual-Localization法は従来手法と比較して、すべてのモデル変数・ほぼすべての領域において解析誤差が大幅に改善し、領域によっては20%以上も改善することが確認された。さらに、2つの局所化スケールの組合せによる改善度合いの感度はそれほど大きくなく、それぞれ400㎞程度の幅を持って解析誤差を良好に改善した。これはほかのモデルを使用しても、局所化スケールには敏感ではないことを示している。さらに3200メンバーにもおよぶ大アンサンブルデータ同化実験を行い、Dual-Localization法は少ないアンサンブルメンバー数にもかかわらず、従来手法よりも3200メンバーによるデータ同化の結果に近いことを確認し、Dual-Locaiization法の有用性を裏付けることができた。
This study considers the usefulness of high resolution assimilation techniques for future applications. The method of "the number of reasons for the failure of the system" and the method of "the number of reasons for the failure of the system" and the method of "the number of reasons for the failure of the system" and the method of "the impact of the system" are applicable. For example, if you have a high resolution, you can adjust the error of the system. In this study, the correction quantity of low wave number component and high wave number component is analyzed. Low wavenumber components can be smoothed to minimize errors, and large wavenumber components can be smoothed to minimize assimilation. High wavenumber components, high resolution motion, and high resolution motion. The distance between the two sides of the river is small, and the distance between the two sides is small. As a result, it is confirmed that the Dual-Localization method has significantly improved the analysis error in many fields, and the improvement in the field is more than 20%. The sensitivity of the combination of the two sets of parameters is improved. The sensitivity of the combination is improved. The amplitude of the combination is improved. The resolution error is improved. This is the first time I've ever seen a woman who's been exposed to such things. The 3200-point approach is to identify the results of the assimilation process, and the usefulness of the Dual-Localization approach is to identify the results of the assimilation process.

项目成果

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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Multi-scale data assimilation in SPEEDY-LETKF
SPEEDY-LETKF 中的多尺度数据同化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kondo;K. and T. Miyoshi;H. L. Tanaka;松本大;近藤圭一;近藤圭一
  • 通讯作者:
    近藤圭一
マルチスケールを考慮したアンサンブルデータ同化について
关于考虑多尺度的集合数据同化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kondo;K. and T. Miyoshi;H. L. Tanaka;松本大;近藤圭一;近藤圭一;近藤圭一;近藤圭一;近藤圭一;近藤圭一;近藤圭一;近藤圭一
  • 通讯作者:
    近藤圭一
The dual-localization approach and large ensemble data assimilation
双定位方法和大集合数据同化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kondo;K. and T. Miyoshi;H. L. Tanaka;松本大;近藤圭一
  • 通讯作者:
    近藤圭一
Parameter Sensitivities of the Dual-Localization Approach in the Local Ensemble Transform Kalman Filter
  • DOI:
    10.2151/sola.2013-039
  • 发表时间:
    2013-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    K. Kondo;T. Miyoshi;Hiroshi L. Tanaka
  • 通讯作者:
    K. Kondo;T. Miyoshi;Hiroshi L. Tanaka
Dual Localization法における局所化パラメータ敏感性の調査
双定位方法中定位参数敏感性的研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kondo;K. and T. Miyoshi;H. L. Tanaka;松本大;近藤圭一;近藤圭一;近藤圭一;近藤圭一;近藤圭一
  • 通讯作者:
    近藤圭一
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  • 资助金额:
    $ 1.73万
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    $ 1.73万
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