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茂木CINDY始めました-120728

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> 7月27日(金)のMJO関連セミナーのお知らせです。
> Time: 15:30-, Fri., 27th Jul.
>
> Place: 横須賀研・海洋科学技術館2F・会議室
>
CINDY期間中の解析誤差分布の特徴

茂木 耕作 (Qoosaku MOTEKI) (JAMSTEC/RIGC/熱帯P)

2011年10月から2012年2月にかけてインド洋でMJO発生の観測を目的とした国際大気海洋観測計画CINDYが実施された.
ここでは,観測船「みらい」で捉えられたMJO通過前後におけるALERA2による
東西風の解析誤差および解析値の特徴を調べた.(http://on.fb.me/MLTq7i)
MJO通過時期に地表から500hPa付近までの深さの西風極大が現れており,さらに通過の前と後に下層西風の極大が現れた.
こうした西風の極大が現れる1~2日前の中層東風域に解析誤差の極大が現れて
> いることは大きな特徴であった.
また,これらの解析誤差の極大は,徐々により上層で現れるような傾向がみられた.
一方で,誤差の大きい領域の深さで見ると,MJO発生初期が最も深いことも大きな
> 特徴である.
これらの誤差分布の特徴は, MJO およびその前後に発生する対流活動の深さが
解析値の不確定性に寄与しているためだと考えられる.
MJO以外の赤道波との対応関係も見ながら,データ同化実験の方向性も含めて議論したい.

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茂木CINDY始めました-120728

  1. 1. CINDY期間中の解析誤差分布の特徴 茂木耕作
  2. 2. 遅 ればせ ながらCINDY解析始めました 茂木耕作
  3. 3. 秋の気象学会発表要旨 MJO発生前から中層で周期的誤差増大
  4. 4. 現象が生じた結果として 見える解析値 解析誤差発生前の兆候
  5. 5. ALERA4次元の解析誤差を持つ客観解析 観測 アンサンブル のばらつき ≒ 誤差 次の解析 解析 予報
  6. 6. ALERA2 予報モデル AFES (榎本剛)同化システム LETKF (三好建正) 解像度 T119L48アンサンブル数 63 UCAR GTS 観測 NOAA 日毎のSST
  7. 7. Contributions BEFORE the campaign DURING the campaign AFTER the campaign
  8. 8. BEFOREインド洋における解析誤差の特徴を把握して現象と対応付けしておこう!
  9. 9. 東西風解析誤差分布850 hPa 6-9月平均 4 m/s超の誤差
  10. 10. 西風バーストの予兆? U error (m/s) at 850 hPa JJASU解析値 U誤差
  11. 11. ずらし相関U解析:U誤差 0.6 0.52 0.4 0.2 0 -0.2 -10-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 誤差増の先行 days 誤差増の遅れ
  12. 12. ALERAavailable fromhttp://www.jamstec.go.jp/esc/afes/aleraduring 2005.06 - 2007.01through OPeNDAP server.
  13. 13. DURING観測中の日毎の誤差分布を監視して 研究課題の種を探す.
  14. 14. Larger errorsover eastern IO
  15. 15. Larger errorsover central IO
  16. 16. > 6 m/s errors in maximum
  17. 17. ALERA2has a potentialto monitor error fields andto find a precursor of dynamical phenomenaon the basis of pilot surveys.
  18. 18. 現象トレーサー:解析誤差
  19. 19. AFTER強化観測の効果を最大限に利用する.
  20. 20. 精度向上領域:現象を反映 MISMO2006
  21. 21. MISMO観測の開始5日間 で精度向上した領域 Improvementwithin a limited area
  22. 22. MJO発生の5日前で精度向上した領域Extendingat 15 m/s
  23. 23. MJO発達の5日間で精度向上した領域 Greatimprovement!! >5%
  24. 24. ALERA2is able to provideassessments of the impact of the campaignandprogresses on understanding tropical waves.
  25. 25. 遅 ればせ ながらCINDY解析始めましたインパクト実験はまだやってませんが・・・ 茂木耕作
  26. 26. 単純に誤差分布見るだけでも観測インパクトが分かるところもあります.
  27. 27. 500hPa東西風の解析誤差の時間経度断面 ナイロビ観測やって本当に良かったの図
  28. 28. 単純に「誤差減りました,精度向上!」だけではつまらないので,MJOと対応する特徴を見つけたいところ.
  29. 29. 秋の気象学会発表要旨 MJO発生前から中層で周期的誤差増大
  30. 30. MJO1 CINDYMJO2MJO3
  31. 31. 500hPa雲水(ALERA2)MJO1 MJO1MJO2 MJO2MJO3 MJO3
  32. 32. 500hPa雲水(ALERA2)
  33. 33. 西風バーストの予兆? U error (m/s) at 850 hPa JJASU解析値 U誤差
  34. 34. U誤差(500hPa)MJO1 MJO1MJO2 MJO2MJO3 MJO3
  35. 35. V誤差(500hPa)MJO1 MJO1MJO2 MJO2MJO3 MJO3
  36. 36. T誤差(500hPa)MJO1 MJO1MJO2 MJO2MJO3 MJO3
  37. 37. 可降水量MJO1MJO2MJO3
  38. 38. Q誤差(500hPa)MJO1MJO2MJO3
  39. 39. T誤差(500hPa) Q誤差(500hPa) MJO1 MJO2 MJO3
  40. 40. T誤差(500hPa) CW誤差(500hPa) MJO1 MJO2 MJO3
  41. 41. Contributions pilot surveys BEFORE C/D monitoring DURING C/D OSEs AFTER C/D
  42. 42. Contributions pilot surveys BEFORE C/D monitoring DURING C/D 王道解析+ OSEs AFTER C/D
  43. 43. 現象が生じた結果として 見える解析値 解析誤差発生前の兆候
  44. 44. 生じた現象の特徴を 調べるための解析値 解析誤差 発生原因を知るための 新変数として誰でも使うのが当たり前の世界に.
  45. 45. 移流トレーサー:化学粒子,同位体 現象トレーサー:解析誤差
  46. 46. 現象トレーサー:解析誤差
  47. 47. pilot surveys Objective evaluation of the value of CINDY/DYNAMOOSEs monitoring The positive growth cycle of optimizing field campaigns

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