稠密GPS可降水量データの非静力学モデルへの同化によるメソγスケール対流の研究

将密集 GPS 降水数据同化至非静水模型中的中观 γ 尺度对流研究

• 批准号: 13J57053
• 负责人: 大井川 正憲
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2013
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2013 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13J57053/
• 关键词: メソγスケール対流; 稠密GNSS観測; データ同化

局地豪雨の予報精度を向上させるには、高密度・高頻度な観測データを同化し、より詳細で正確な初期値を作成する必要がある。現在、気象庁では、国土地理院が運用している全国GNSS連続観測システム(GEONET、水平分解能約20km)で観測された可降水量(鉛直積算水蒸気量)を同化しているが、今後、さらに数値モデルや解析のスケールが高解像度化した場合には、より高分解能な可降水量データが必要になると期待される。この研究では、京都大学宇治キャンパスの西方の領域でGNSS受信機を約1㎞間隔に配置して観測した水蒸気データを用いて、豪雨の降水予報に対する高密度・高頻度なデータのインパクトを調べる事を目的とした。実験では、水平格子間隔15kmの親モデルと水平格子間隔1.875㎞の子モデルから構成される局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)の双方方向ネスティングシステムを用いて、2012年8月14日の宇治豪雨の再現を試みた。親モデルにGEONETの可降水量データを同化し、子モデルに気象ドップラーレーダーの動径風データを同化した結果、下層収束の位置ずれを修正することに成功した。さらに、GEONETで観測した視線方向水蒸気量データを子モデルでの同化に加えた事により、降水強度も改善された。稠密GNSS網で観測された水蒸気データを子モデルに同化した際に、モデルの第一推定値にどのような修正がなされるかを調べた結果、観測値と第一推定値の差(D値)の分布に比べてモデルへの修正量(解析インクリメント)が広い水平範囲に及んでしまった。この問題を解決するため、子モデルの結果に水平格子間隔500mの孫モデルをネストしてLETKF解析を行った。孫モデルに稠密観測データの可降水量値を同化した際の解析インクリメントは、観測網内のD値の分布の特徴をよく捉えていた。今後は、孫モデルへ稠密GNSS観測網で観測した水蒸気データを同化し、局地豪雨の再現性へのインパクトについて調べる。

The accuracy of local rainstorm prediction is high, high density and high frequency, and it is necessary to make accurate initial measurement. At present, the National Geographic Institute has been using the National GNSS Satellite System (GEONET, horizontal resolution of about 20km) to measure the amount of precipitation (vertical integrated water vapor). In the future, the number of analysis methods will be improved to high resolution. This study aims to improve the frequency and density of GNSS receivers in Kyoto University's western region by arranging GNSS receivers at intervals of about 1 km for monitoring and monitoring of water vapor and precipitation. The horizontal grid spacing of 15km and the horizontal grid spacing of 1.875 km are composed of two parts of the horizontal grid spacing (LETKF), and the reproduction of heavy rain on August 14, 2012 is tested. The precipitation data of the GEONET in the first place was successfully assimilated and the position of the lower layer was successfully corrected. In addition, GEONET measures the amount of water vapor in the direction of the line of sight, and the amount of water vapor in the direction of the line of sight increases the amount of water vapor in the line of sight. Dense GNSS network is composed of the following components: the first estimated value, the second estimated value, the third estimated value, and the third estimated value. This problem is solved by LETKF analysis with horizontal grid spacing of 500m. The characteristics of the precipitation values in the dense network are analyzed. In the future, dense GNSS monitoring networks will be used to monitor the water vapor data assimilation and the reproducibility of local heavy rain.

项目成果

Numerical Simulation on Retrieval of Meso-ү Scale Precipitable Water Vapor Distribution with the Quasi-Zenith Satellite System (QZSS)

准天顶卫星系统反演中尺度可降水水汽分布的数值模拟

• 发表时间: 2014
• 期刊: 気象集誌
• 作者: 大井川 正憲;Eugenio Realini;瀬古弘;津田敏隆
• 通讯作者: 津田敏隆

Data assimilation experiment of water vapor data derived from a hyper-dense GNSS network using a nested LETKF system

使用嵌套 LETKF 系统对超密集 GNSS 网络导出的水汽数据进行数据同化实验

• 发表时间: 2014
• 作者: Masanori Oigawa;Toshitaka Tsuda;Eugenio Realini;Hiromu Seko;Yoshinori Shoji and Kazutoshi Sato
• 通讯作者: Yoshinori Shoji and Kazutoshi Sato

Data assimilation experiment of water vapor data derived from a hyper-dense GNSS network using a two-way nested LETKF system

使用双向嵌套 LETKF 系统对超密集 GNSS 网络水汽数据进行数据同化实验

• 发表时间: 2014
• 作者: Masanori Oigawa;Toshitaka Tsuda;Eugenio Realini;Yuya Iwaki;Hiromu Seko;Yoshinori Shoji;Kazutoshi Sato
• 通讯作者: Kazutoshi Sato

LETKFの双方向ネストシステムを用いたGNSS稠密観測で観測した水蒸気データの同化実験

利用LETKF双向巢系统进行GNSS密集观测观测到的水汽数据同化实验

• 发表时间: 2014
• 作者: 大井川正憲;津田敏隆;Realini Eugenio;岩城悠也;瀬古弘;小司禎教;佐藤一敏
• 通讯作者: 佐藤一敏