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Sequential forecasting of the surface and subsurface conditions in the Japan Sea

日本海における表層・亜表層の逐次的海況予報

広瀬 直毅*; 川村 英之; Lee, H. J.*; Yoon, J.-H.*

Hirose, Naoki*; Kawamura, Hideyuki; Lee, H. J.*; Yoon, J.-H.*

本研究は、渦解像度海水循環モデルに人工衛星データを同化することにより、日本海の現実的な変動を再現・予測するものである。このシステムでは、近似カルマンフィルターと緩和法によるデータ同化手法が重要な役割を果たしている。また、多数の人工衛星海面高度計データは時空間的に不規則に得られるため、逐次的に誤差共分散を修正した方が誤差共分散の漸近解を用いる場合より精度が高いことがわかった。最も精度が良い実験では、人工衛星海面水温データに対して平均二乗誤差が1.2$$^{circ}$$Cの差となり、海面高度計データの約半分の海面変動を計算できることが確認された。予報実験においては、持続性が予報変数・水深・海域により大きく異なることが示された。

This study estimates and forecasts a realistic change of the Japan Sea by assimilating satellite measurements into an eddy-resolving circulation model. Suboptimal but feasible assimilation schemes of approximate filtering and nudging play essential roles in a system. The sequential updates of error covariance significantly outperforms the asymptotic covariance due to irregular sampling patterns from multiple altimeter satellites. The best estimate shows an average rms difference of 1.2 $$^{circ}$$C only to the radiometer data, and also explain about half of sea level variances measured by the microwave observation. It is demonstrated that a forecast persistency strongly depends on variable, depth, and location.

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パーセンタイル:40.04

分野:Oceanography

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