データ同化を用いて低再現性の要因を推定する新たな水環境モデル解析技術の検討

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本研究では，沿岸域における流動水質シミュレーションの再現性を向上させるため，データ同化手法を用いて入力条件の不確実性や数値モデルの不完全性などによる再現性低下要因を追求する解析技術の構築および検証を行いました．本年度は，昨年度構築したデータ同化システムにおける数値的安定性の改善に関する検討，疑似観測データを用いたシステムの検証，および実観測データへの適用と評価，を行いました．【1】水質データ同化システムにおける数値的安定性の改善：昨年度構築したシステムには，数値的な不安定性が残されていました．特に観測データと計算結果との差が大きい場合に，アジョイントモデルが発散することから，観測データの品質管理式を導入し，計算結果との差が大きい観測データを同化させないように改良いたしました．その結果，低次生態系モデルの誤差を安定して逆伝播させることができました．【2】疑似観測データを用いた双子実験による状態・パラメータ推定：新たなアルゴリズムの適用性を評価するため，仮想データの同化計算実験を行いました．その結果，水質変動の再現性向上のためには，状態変数の初期値とモデルパラメータの推定を同時に行うべきであること，および初期値に十分な精度が見込める場合は，モデルパラメータの推定だけでもクロロフィルや栄養塩濃度の再現性が向上することが示されました．【3】実観測データの同化による再現性低下要因の追求：大阪湾で得られた実際の観測データを同化した結果，高い再現性を有するクロロフィルおよびDOの計算結果を得ることができました．特に貧酸素水塊周辺における酸素消費をすすめる修正結果から，今回用いた低次生態系モデルに組み込まれていない硫化水素の酸化反応と考えられる現象が起きており，再現性低下の要因を示唆し，今後のモデル改良の方針となる結果を得ることができました．