日本海予報モデルに対する非定常カルマンフィルターの導入

Non-steady Kalman filtering for the forecasting model in the Sea of Japan

広瀬 直毅*; 川村 英之  

Hirose, Naoki*; Kawamura, Hideyuki

日本海を対象とした海水循環モデルに複数の人工衛星によって得られる海面高度計データを同化する場合、定常近似された誤差共分散行列よりも、連続的に時間変化する誤差共分散行列を使用した方が正確なデータ同化結果が得られるということが報告されている。本研究は、その追加実験と改善を行ったものである。数値実験の結果、全くデータ同化を行わない場合と比較して、データ同化実験では海面変動がやや弱くなった。このことは、強すぎる中規模擾乱が海面高度計データの同化により現実的な分布に修正されたと解釈できる。また、非定常の誤差共分散行列を使用した実験の方が定常近似した実験より観測値に近くなり、特に北海道西方海域で両者の差が大きくなった。その他にも、順圧成分に対するデータ同化結果はデータ同化間隔(1日)のうちにほとんど失われるが、傾圧成分に対しては一度のデータ同化で向上した精度が暫く保持されることがわかった。本研究で得られた結果は、原子力機構が開発している日本海海水循環モデルのさらなる精度向上を目指すうえで非常に有効であると考えられる。

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