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2015年11月11日 (水)

「京」にて現実大気の世界最大規模アンサンブルデータ同化に成功-天気予報シミュレーションの精度向上へ-

2015年11月10日
理化学研究所
海洋研究開発機構
科学技術振興機構
 
詳細は、リンクを参照して下さい。
 
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 理化学研究所計算科学研究機構
データ同化研究チームの三好建正
チームリーダーらの研究チーム※は、
天気予報シミュレーションの高精度化
を目指し、スーパーコンピュータ「京」
[1]を使って、現実大気で世界最大規模
となる10,240個の「全球大気アンサンブル
データ同化[2]」に成功しました。
 
 これにより、数千kmに及ぶ遠方の
観測データを活用して天気予報の精度を
大幅に改善できる可能性が明らかに
なりました。
 
 2014年7月23日に発表した
プレスリリース「『京』を使い
世界最大規模の全球大気
アンサンブルデータ同化に成功
-天気予報シミュレーションの
高精度化に貢献-」では、
通常は100個程度に限られるアンサンブル
を、10,240個に飛躍的に向上させること
に成功したものの、疑似観測データを
使ったシミュレーション実験によるもの
でした。
 
 今回、現実大気の観測データと
解像度112kmの全球大気モデルNICAM[3]を
使って、10,240個のアンサンブルデータ
同化に成功しました。
 
 その結果、実際の
天気予報シミュレーションにおいて
数千kmに及ぶ遠方の観測データを
活用できる可能性があることが
分かりました。
 
 全球降水観測GPM[4]による
衛星観測データなどさまざまな
観測データをより効果的に活用して
天気予報の改善に役立てられる
可能性があります。
 
 本研究は、IEEE[5]発行の米国の
科学雑誌『Computer』(11月号)に
掲載されます
(デジタル版は11月中旬に定期購読者に
公開予定)。
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 Good Newsです。
 
>現実大気で数千km遠方にも及ぶ
>大気の誤差相関の存在が明らかと
>なりました。
 
>観測データの影響範囲を広げることで、
>大気状態の推定精度を向上できる
>可能性があります。
 
 これで、天気予報シミュレーションの
さらなる精度向上が見込めそうです。
 
 但し、計算コストをもっと下げないと
実用レベルにはならないでしょうね。

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