高解像度台風-高潮結合アンサンブル予報システムの構築と検証

高分辨率台风风暴潮耦合集合预报系统构建与验证

基本信息

  • 批准号:
    17J04771
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.6万
  • 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:
    2017
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2017-04-26 至 2020-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

2017年に開発したデータ同化システム (吉野ら,2018)を高緯度域においても適用できるよう改良し,2019年台風19号を対象に上陸時強度の再現実験を行った.その結果,海洋混合層厚さの初期値として,NOAAの気候値を用いた場合に比べて,台風強度の精度を向上させることができた.上陸時の中心気圧は,気象庁ベストトラックで955 hPa,本システムによる結果は955.3 hPaとなった.以上の結果より,発生から消滅までの台風全生涯においてデータ同化システムと台風モデルを組み合わせて運用することで,より高精度な台風強度の計算が可能となった.また,上記のシステムにより高精度化された台風気象場を気象外力として高潮モデルに入力することで,2019年台風19号による高潮の再現実験を実施した.その結果,東京港における最高潮位偏差は1.47 mとなり,観測値(1.59 m)ともよく整合することが確認された.さらに,再現実験を基準計算として,気象場の初期・境界条件を東西に0.5度ずつスライドさせることで,基準計算を含めた21ケースの多数の台風進路による進路アンサンブル実験も行った.これにより,東京港において最悪の高潮,またそれを引き起こす台風進路を明らかにした.同様の手法を各地の港湾において適用することにより,台風19号を基準外力とした被害想定を評価できるようになると期待される.また,入力条件に予報値を用いることで,高解像度台風-高潮結合モデルによる高精度な高潮予報が可能になるものと考えられる.
2017 - 09 - 2019 Typhoon No. 19 - 09 - 2019 - 09 - 2018 - 09 - 2019 - 09 - 2019 - 09 - 2019 - 09 - 209 - 2019 - 09 - 209 - 09- As a result, the initial value of ocean mixing layer thickness, NOAA weather value and typhoon intensity accuracy are higher. The center pressure of the landing time is 955 hPa, and the result of the landing time is 955.3 hPa. As a result, it is possible to calculate typhoon intensity with high accuracy. In addition, the high tide of Typhoon No. 19 in 2019 has been reproduced. As a result, the deviation of the highest water level in Tokyo Port is 1.47 m, and the measured value (1.59 m) is confirmed. In addition, the reproduction of the initial phase of the image field, boundary conditions, 0.5 degrees from east to west, the baseline calculation, including 21 degrees, of most typhoon routes, route failures, etc. Therefore, the Tokyo Port is at its peak, and the typhoon's path is expected to begin tomorrow. The same method is applied to all parts of the harbour. Typhoon 19 is a benchmark external force. High resolution typhoon-high tide combination high accuracy high tide forecast high

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)
COMPARISON OF FUTURE CHANGE AND ITS UNCETAINTY ON TYPHOON INTENSITY BETWEEN TYPHOON HAIYAN (2013) AND TYPHOON MELOR (2009)
台风海燕(2013年)与台风美乐尔(2009年)台风强度未来变化及其不确定性比较
Pseudo-global warming experiments on the intensity of Typhoons Haiyan (2013) and Melor (2009)
台风海燕(2013)和梅洛(2009)强度的拟全球变暖实验
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Toyoda M.;Yoshino J.;Kobayashi T.;豊田将也;Masaya Toyoda;Toyoda Masaya;豊田将也;Masaya Toyoda;豊田将也;豊田将也;豊田将也;Masaya Toyoda
  • 通讯作者:
    Masaya Toyoda
Comparisons of future changes and uncertainties of typhoon intensity and storm surge between Super Typhoons Haiyan (2013) and Melor (2009)
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1330号台风和0918号台风强度未来变化和不确定性的相互比较
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yasushi Kondo;Kenichi Nakajima;Shinichiro Nakamura;豊田将也・吉野純・小林智尚
  • 通讯作者:
    豊田将也・吉野純・小林智尚
Sensitivity experiments on future intensity changes and uncertainties of Typhoon Haiyan (2013) using a high-resolution typhoon model
利用高分辨率台风模型对台风海燕(2013)未来强度变化和不确定性进行敏感性实验
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  • 期刊:
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    0
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  • 通讯作者:
    豊田将也
大気-海洋-河川結合モデルを用いた中小河川の複合氾濫モデリング
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    豊田 将也;森 信人;金 洙列;澁谷 容子
  • 通讯作者:
    澁谷 容子
ONE WEEK WAVE PREDICTION MODEL, GWM to ANN, USING GLOBAL WAVE FORECAST AND NEURAL NETWORK
一周波浪预测模型,GWM 到 ANN,使用全局波浪预测和神经网络
中小河川における高潮・洪水の重複による水位上昇特性の評価
中小河流风暴潮洪水叠加水位上升特征评价
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Totsuka Marina;Jockwer Robert;Kawahara Hiro;Aoki Kenji;Inayama Masahiro;Masaya Toyoda;鈴木みなみ,中山征人,戸塚真里奈,平島岳夫,山崎義弘;豊田将也;豊田 将也;春山 和輝
  • 通讯作者:
    春山 和輝

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  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
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