アブストラクト |
大気はカオス的性質をもつため大気状態を正確に解析することは難しい科学的課題となっている。数値天気予報のための全球大気解析では、データ同化によって観測データ等の大気に関する膨大な情報を無矛盾に統合することでこれを行うが、観測やモデル予測の誤差共分散行列の近似精度が十分でないことが解析場の精度や妥当性を強く制約している。本研究では、誤差共分散行列全体を複数の推定手法によって高精度に推定することで、この問題を解決する。誤差共分散行列の観測データへの作用を見るために、観測インパクトの時空間構造を詳細に解析できる新しい解析手法の構築も併せて行う。これらはいずれも本研究が初めて行うものであり、同化理論に基づくECMの高精度推定と詳細な観測インパクト評価によって高精度で妥当性の高い大気解析が可能になることが明らかになる。 |