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なぎさかがんじ
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1 Hurricane Irma を対象とした気象場及び高潮の再解析精度 Hindcasting Accuracy of Meteorological Fields and Storm Surge Targeted Hurricane Irma 2018/02/16 海岸港湾研究室 B4 14D G 藤原和弘

2 目次 1. 研究背景目的 p.3 2. モデル概要 pp 解析条件 pp 推算結果 pp おわりに pp /21

金ら 1) や鈴山ら 2) などにより明らかになってきているが, まだ, 多くがモデル使用者の経験に委ねられる.

3 研究背景目的 2017 年に発生した Hurricane Irma により各地で甚大な被害となった. ( 右写真 : 被害例 ) 2017 年は他にもカテゴリー 4 の Hurricane Harvey やカテゴリー 5 の Maria も発生し, 各地に被害を及ぼした. 将来, 地球温暖化による影響からさらに強い Hurricane による被害が懸念されている. 実際に発生した Hurricane 高潮の解析は重要. 気象場の精度が重要となってくるが, モデル条件によって気象場の再現性にかなりのばらつきがでてくる. 金ら 1) や鈴山ら 2) などにより明らかになってきているが, まだ, 多くがモデル使用者の経験に委ねられる. 写真 1 英国領ヴァージン諸島における被害前 ( 上 ) と被害後 ( 下 ), AccuWeather より引用カリブ海の島々やフロリダ州に甚大な被害を及ぼした Hurricane Irma を対象に, モデル条件の違いによる気象モデルの再解析精度や, 気象モデルで推算した気象場を高潮推算波浪推算に適用した際の推算精度について評価することを目的とする 1) 中緯度の気象解析に対する WRF のパフォーマンス解析 - 惑星境界層スキームと雲物理モデルの影響 - 2) WRF の計算特性に関する幾つかの検討 3/21

4 モデル概要 WRF(Weather Research and Forecasting model) 研究と天気予報の両方に対応した局地気象モデル静水圧近似の仮定をせず, 非圧縮性の近似も用いられていない. 3 次元完全圧縮性非静力学モデル η 座標系をとる η = (P h P ht ) μ ( 運動方程式より ), where μ = P hs P ht P h は圧力の静水圧成分,P ht は上端の気圧, P hs は地上気圧,μ は乾燥大気の質量 t U +. V u + μ d α x p + (α/α d ) η p x = F U (1) ( 連続式より ) t V +. V v + μ d α y p + (α/α d ) η p y = F V (2) t W +. V w g[, where V = μ d v, (V = U, V, W, v = (u, v, w)) α α d η p μ d ] = F W (3) t μ d +. V =0 (4) 4/21

5 モデル概要 ( 熱量保存式より ) t Θ +. Vθ = F Θ, where Θ = μ d θ (5) ( ジオポテンシャル則より ) t + μ 1 d [ V. gw] =0 (6) ( 水蒸気や雲水などの混合保存式より ) t Q m +. Vq m = F Qm, where Q m = μ d q m (7) ( 状態方程式より ) p = p 0 (R d θ m /p 0 α d ) γ (8) ( 静力学平衡の式より ) η = ωα d μ d (9) p は基準気圧 (=1000hPa),R d は乾燥空気の気体定数, α は比容, γ は定圧比熱と定積比熱の比 ( = c p /c v ).d は乾燥空気,q m は水蒸気, 雲水, 雪, 氷, 雹の混合比はジオポテンシャル高度,ωは鉛直速度,θ m は仮温位 (θ m = θ[1 + R v q R m ] θ(1 + d 1.61q m )), R v は湿潤大気の気体定数, Wは鉛直 flux 5/21

6 モデル概要 STOC-ML (Storm Surge and Tsunami Simulator in Oceans and Coastal Areas) 鉛直方向に静水圧近似を用いた準 3 次元モデル基礎方程式 : 連続式, 運動量保存式 x 方向 : x γ xu + y γ yv + z γ zw = 0 u γ v t + x γ xuu + y γ yuv + z γ 1 zuw γ v f 0 v = γ v ρ + y γ u yν H y + v + x z γ u zν V z + w x p x + x γ xν H 2 u x SWAN(Simulating WAves Nearshore) 第 3 世代波浪推算モデル, 波浪スペクトルの時空間的変動を数値的に求めるモデル基礎方程式 : 波作用量平衡方程式 N t x y C N C N C N C N S / σ x S y S in S ds S nl 6/21

7 解析条件 Hurricane Irma の概要表 -1 Irma の基本情報 Irma 基本情報発生日時 2017/08/30 15:00:00(UTC) 消滅日時 2017/09/12 03:00:00(UTC) 最低中心気圧 914(hPa) 最大風速 82(m/s) カテゴリー 5 図 -1 Irma の中心気圧, 最大風速の時系列変化図 -2 Irma の Best Track 7/21

8 解析条件 WRF 表 -2 各ケースの詳細 Case Nesting データ同化積雲対流計算期間 (UTC) Case1 Vortex なしあり 2017/09/02 ~ 2017/09/09 Case2 Vortex なしあり 2017/09/04 ~ 2017/09/09 Case2-nonest なしなしあり 2017/09/04 ~ 2017/09/09 Case2-Cu_0 Vortex なしなし 2017/09/04 ~ 2017/09/09 Case2-O Vortex Obs. Nudging あり 2017/09/04 ~ 2017/09/09 Case2-G Vortex Grid Nudging あり 2017/09/04 ~ 2017/09/09 Case2-G-Air Vortex Grid Nudging あり 2017/09/04 ~ 2017/09/09 Case2-S600 Vortex Spectral Nudging あり 2017/09/04 ~ 2017/09/09 Case2-S2000 Vortex Spectral Nudging あり 2017/09/04 ~ 2017/09/09 Case3 Vortex なしあり 2017/09/05 ~ 2017/09/09 初期値境界値にはds083.3(NCEP) 8/21

解析条件図 -3 計算領域 Physics 表 -3 物理オプション Scheme Microphysics Thompson (2008) Longwave Radiation RRTMG (2008) Shortwave Radiation RRTMG (2008) Planetary Boundary Layer

9 解析条件図 -3 計算領域 Physics 表 -3 物理オプション Scheme Microphysics Thompson (2008) Longwave Radiation RRTMG (2008) Shortwave Radiation RRTMG (2008) Planetary Boundary Layer Mellor-Yamada-Janjic (1994) Cumulus Parameterization New Simplified Arakawa-Schubert (2011) Surface Layer Eta Similarity (2002) Land Surface Unified Noah (2004) 9/21

10 解析条件データ同化手法変分法ではなく, Nudging による同化手法を用いる計算値が観測値や客観解析値から大きく外れないように, 4 次元的にそれらを外力項として同化する手法計算ケースによって適切な Nudging 係数を設定した方が良い本検討では Default 値を用いる ds083.3( 客観解析値 ) ds461.0(surface Observational Weather Data) ds351.0(upper Air Observational Weather) 高潮波浪推算への適用手法 WRF Output File ( 大領域 ) 海面更生気圧に変換し, 時間毎の気圧, 風速 (10m 高度 ), 緯度経度を抽出高潮波浪推算直交座標変換し STOC( 気圧, 風速 ), SWAN( 風速 ) の計算地点に内挿 10/21

11 解析条件計算フロー Observation Data Objective Analysis Data Static geographical data USGS, NASA, 国土地理院, etc Objective Analysis data FNL, GFS, GSM, etc OBSGRID Objective Analysis REAL.exe Initialization WRF-Var Data Assimilation WRF.exe Numerical integration WPS(WRF Preprocessing System) geogrid.exe Define a model domain and nests ungrib.exe Extract meteorological data metgrid.exe Horizontal interpolation STOC, SWAN 11/21

12 解析条件 STOC, SWAN 表 -4 その他条件格子間隔セル数 D1 5000m D2 1000m D3 200m 図 -4 計算領域 12/21

13 推算結果気象場の再解析精度 - 経路図 -5 Hurricane 経路の誤差の時系列変化図 -6 Best Track と各ケースにおける経路の比較 13/21

14 推算結果気象場の再解析精度 - 強度図 -7 観測値と各ケースの中心最低気圧の時系列比較図 -8 観測値と各ケースの最大風速の時系列比較 14/21

15 推算結果気象場の再解析精度 -RMSE, ME 2 乗平均平方誤差 (RMSE : Root Mean Square Error), 平均誤差 (ME : Mean Error) RSME = SQRT (F i A i )^2 N, ME = (F i A i ) N 表 -5 Hurricane 中心位置, 最低中心気圧, 最大風速 RMSEの比較表 -6 MEの比較 Case 位置 (km) 気圧 (hpa) 風速 (m/s) 位置 (km) 気圧 (hpa) 風速 (m/s) Case Case Case2-nonest Case2-Cu_ Case2-O Case2-G Case2-G-Air Case2-S Case2-S Case /21

16 推算結果地点気象場の再解析精度 - 強度 Barbuda 島 Charlotte Amalie 図 -9 Barbuda 島における気象場の時系列比較図 -10 Charlotte Amalie における気象場の時系列比較 16/21

17 推算結果高潮推算の再解析精度 Barbuda 島図 -11 Barbuda 島における高潮偏差の時系列比較 17/21

18 推算結果高潮推算の再解析精度 Charlotte Amalie 図 -12 Charlotte Amalie における高潮偏差の時系列比較 18/21

19 推算結果最大有義波高の平面分布図 (Case2-G) 図 -13 Case2-G における最大有義波高の平面分布図 19/21

20 おわりにまとめ (1) 初期状態において Hurricane の目や構造を捉えられ ( 移動ネスティングが有効 ), かつダウンスケーリングによる発達が表現できるような計算開始時刻設定が重要である. (2) 本検討では, Analysis Nudging を第 1 領域にかけることにより, 経路の再現性は向上するが, 解析値の同化により Nudging をかけないケースに比べて強度発達を抑制してしまう傾向がある. しかし, 地点での気象場を再現するには有効な方法である (3) ネスティングを用いて水平解像度を 1km まで下げれば積雲対流をパラメタライズしなくても他のケースと同様な気象場を得られる (4) WRF で推算した気象場を高潮波浪推算に適用し, 高潮推算については, 経路や強度の時系列を考慮すると妥当な結果と考えられる. 波浪推算については別の気象擾乱に適用し精度を確認する必要がある 20/21

21 おわりに今後の課題 (1) Hurricane の構造全体を覆う領域と目の周りを覆う領域で 2 段階の移動ネスティングを用いて強度発達衰退過程の再現性を向上させる (2) 他の物理オプションに対しても検討を行う (3) 領域を広げ, Florida では降雨を高潮推算に取り入れ, 洪水や河川氾濫の再現も行っていく (4) Wave Setup による潮位上昇を物理的に推算するご清聴ありがとうございました 21/21

風力発電インデックスの算出方法について 1. 風力発電インデックスについて風力発電インデックスは気象庁 GPV(RSM) 1 局地気象モデル 2 (ANEMOS:LAWEPS-1 次領域モデル ) マスコンモデル 3 により 1km メッシュの地上高 70m における 24 時間の毎時風速を予測し

風力発電インデックスの算出方法について 1. 風力発電インデックスについて風力発電インデックスは気象庁 GPV(RSM) 1 局地気象モデル 2 (ANEMOS:LAWEPS-1 次領域モデル ) マスコンモデル 3 により 1km メッシュの地上高 70m における 24 時間の毎時風速を予測し 2000kW 定格風車の設備利用率として表示させたものです数値は風車の定格出力 (2000kW)