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  1. N. 科研費研究成果報告書, JSTプロジェクト報告書, COE報告書
  2. n-1. 科学研究費成果報告書
  3. 平成29(2017)年度

衛星観測に基づく雲底高度推定とその応用による衛星データ同化手法の開発

https://doi.org/10.24517/00052228
https://doi.org/10.24517/00052228
15a90f85-b144-484c-a98d-263b7bd97748
名前 / ファイル ライセンス アクション
TE-PR-TANIGUCHI-K-kaken TE-PR-TANIGUCHI-K-kaken 2018-6p.pdf (424.1 kB)
license.icon
Item type 報告書 / Research Paper(1)
公開日 2019-04-22
タイトル
タイトル 衛星観測に基づく雲底高度推定とその応用による衛星データ同化手法の開発
タイトル
タイトル Estimation of cloud bottom height using satellite observation and its application to satellite data sssimilation technique
言語 en
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws
資源タイプ research report
ID登録
ID登録 10.24517/00052228
ID登録タイプ JaLC
著者 谷口, 健司

× 谷口, 健司

WEKO 2588
e-Rad 20422321

谷口, 健司

Search repository
提供者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 金沢大学理工研究域地球社会基盤学系
書誌情報 平成29(2017)年度 科学研究費補助金 基盤研究(B) 研究成果報告書
en : 2017 Fiscal Year Final Research Report

巻 2014-04-01 - 2018-03-31, p. 6p., 発行日 2018-05-28
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本研究では,数値気象モデルによる降水予測精度向上のため,衛星搭載マイクロ波放射計による観測データを活用したアンサンブルカルマンフィルタによるデータ同化手法の開発を実施し,複数周波数帯の観測輝度温度の活用および複数時刻の観測データを活用した連続データ同化によって,モデル大気場の修正効果に向上する傾向がみられることを明らかにした.また,雲微物理量の鉛直分布を与える際の雲底高度について,温度依存性が大きく,その関係を活用することにより,適時性の高い雲底高度を推定することが可能となることを示した.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this research, a data assimilation technique by Ensemble Kalman Filter (EnKF) was developed to improve hydrometeors (cloud water, cloud ice, snow, grauple and water vapor) in numerical weather model. Brightness temperatures (TB) observed by microwave radiometer onboard satellites were assimilated. Assimilation of TBs in multiple frequencies showed better results than the assimilation of single frequency TB. At the same time, comparing one-time assimilation experiment, sequential data assimilation using TBs at multiple observation time also showed improvement of atmospheric condition. Predicted rainfall also showed clear improvement in the maximum values in ensemble simulations.
Cloud bottom height which is used to define the lower boundary of vertical distribution of hydrometeors in the assimilation process showed clear relationship to atmospheric temperature. Using this relationship, appropriate cloud bottom height can be estimated for each assimilation time.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 研究課題/領域番号:26289162, 研究期間(年度):2014-04-01 - 2018-03-31
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 出典:研究課題「衛星観測に基づく雲底高度推定とその応用による衛星データ同化手法の開発」課題番号26289162
(KAKEN:科学研究費助成事業データベース(国立情報学研究所))
(https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-26289162/26289162seika/)を加工して作成
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
関連URI
識別子タイプ URI
関連識別子 https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=20422321
関連名称 https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=20422321
関連URI
識別子タイプ URI
関連識別子 https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-26289162/
関連名称 https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-26289162/
関連URI
識別子タイプ URI
関連識別子 https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-26289162/26289162seika/
関連名称 https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-26289162/26289162seika/
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Ver.1 2023-07-27 12:58:14.015452
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