Sequential state estimation using remote-sensing measurements in the Japan/East Sea

広瀬 直毅*; 川村 英之; 山本 勝*

no journal, , 

本研究は、日本海におけるデータ同化研究の取り組みを報告するものである。気象庁の日平均海面境界条件と月平均海峡境界条件を用いて、渦解像度を持った自由表面の海水循環モデルを駆動した。モデルの第一層目の水温は、リモートセンシング観測で得られた海面水温に緩和した。海面水温の同化によって、観測データとの残差の分散は空間平均で4.55から2.09degCに向上し、元の観測データよりもスケールが小さい現象を表現できることが確認された。近似カルマンフィルターを用いて海面高度データを同化すると、海面高度だけでなく、亜表層の密度構造と流速分布も修正される。誤差共分散の逐次修正は誤差共分散が定常と仮定した場合よりも計算負荷が大きいが、日本海北部の高周波順圧応答の再現性を高くすることができるなどの利点がある。さらに、現場観測で明らかになった東韓暖流の離岸過程や準二年振動のような日本海の表層循環を現実的に再現することが可能である。また、データ同化による日本海の推定は、数日スケールから季節スケールまでの冬季における大気の計算結果を向上することがわかった。特に、同化された海面水温の前線構造が、日本海南部のメソスケールの現象を大きく改善することが非静水圧大気モデルの計算結果から確認された。その他にも、冬場の全降水量が約一か月前の海面水温と対馬暖流の秋季の流量に影響されることが明らかになった。