台風の数値予報に対する非断熱初期値化および積雲パラメタリゼーションの効果

概要

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領域大気モデルを用いた数値実験を行い、熱帯低気圧のシミュレーションならびに予報に対するモデルの適合性を研究した。このモデルはプリミティブ方程式を支配方程式として用いるもので、これまで地域気候モデリングの研究に広く利用されてきたRegCMと呼ばれる領域大気モデルと同様な構成である。熱帯低気圧の研究に対しては、短期予報のモードでモデルの適合性を評価することとし、熱帯低気圧の性状をモデルがどの程度良く再現できるかということを、特に発生や発達に注目して調べた。入力データには1990年9月の台風Ed(9018)およびFlo(9019)に対する客観解析データを用いた。また、一時間毎の赤外衛星データから推定される降水強度の「観測値」も合わせて利用した。予報実験では二つの点に重点をおいた。一つは、データの初期値化の効果を調べることである。もう一つは、二つの積雲パラメタリゼーション、Kuoおよびrelaxed Arakawa-Schubert(RAS)スキームに対する予報の感応度を調べることである。入力データに対する初期値化は、力学的な場に対する非断熱、非線形ノーマルモード初期値化と、水蒸気に対する積雲の初期値化との組合せによって行った。非断熱加熱率は放射および凝結による加熱率から決定し、降水強度の観測値を含む入力データを適用して求めた。水蒸気の初期値化は、与えられた降水強度に対して積雲スキームを逆算することによって行った。初期値化のもたらす台風の再現性向上の効果は、どちらの台風に対しても積雲スキームの種類に関わらずはっきり示される。特に、初期値化によって初期の降水場が正しくシミュレートされ、降水スピンナップが解消される。したがって、初期値化は台風の発生の場合に最も効果的である。RASスキームを用いたモデルは降水場の再現性に優れており、発達中の台風に対する強度予報に対しては、KuoスキームよりRASスキームの方が適しているようである。しかしながら、Kuoスキームは平均的な進路予報誤差において良いスコアを出している。
社団法人日本気象学会の論文
1998-12-25

台風の数値予報に対する非断熱初期値化および積雲パラメタリゼーションの効果

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