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えいしろうきせんばる
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1 第 2 回やませ研究会ミーティング 2011 年 3 月 9-10 日 1/14 力学的ダウンスケーリングで再現された 2003/2004 年 7 月の領域気候と誤差について沢田雅洋岩崎俊樹 ( 東北大学 ) Miyagi Pref. 東北農研センター本館 2 階大会議室

2 ヤマセに関連する局地気候研究 10kmメッシュダウンスケール 1000 年程度気候モデルの結果 (MRI, AORI) をダウンスケールヤマセの頻度や強度を自動検出し統計調査 1kmメッシュダウンスケール 100 か月程度ヤマセと冬季モンスーンの地域特性の理解 2003 年 7 月 v.s.2004 年 7 月の比較 100m メッシュダウンスケール 100 日程度下層雲解像モデルによる雲の形成過程研究

3 研究背景 3/14 1km メッシュ気象データ => 農業利用 Ohu mountain range Japan sea 詳細な地形の影響 Pacific ocean (Kanno,2007) 力学的ダウンスケーリングが有効有用有用

4 農業気象情報の確率予報システム JMA Global Ensemble Forecast (51 メンバー ) ~60km ~1km e.x. BLASTAM Mem-1 Mem-2 Mem Mem-51 downscaling 1km 予報 -1 1km 予報 -2 1km 予報 1km 予報 -51 農業モデル予測結果 1 農業モデル予測結果 2 application 農業モデル予測結果確率的高解像度農業気象情報の作成提供農業モデル予測結果 51 4

5 ダウンスケールの誤差要因全誤差 ~2days? グローバルスケールの境界値誤差初期値の誤差境界値の誤差メソスケールの境界値誤差 DS( モデル ) による誤差予報時間アメダスで比較検証予報診断

6 ダウンスケールの誤差要因 +α 全誤差 ~2days? 初期値の誤差グローバルスケールの境界値誤差メソスケールの境界値誤差境界値の誤差 DS( モデル ) による誤差農業モデルの誤差予報時間アメダスで比較検証農業モデルの誤差予報診断

7 研究目的 7/14 Final goal ヤマセの地域特性の理解 - 地域気候 ( 気温雲風などの日変化 ) - 力学的ダウンスケーリングの有効性有用性有用性農業利用 - 高解像度の気象データをどう使うか ( 使えるか ) Today s topic ダウンスケーリングで再現された 2003/2004 年 ( 冷夏 / 暑夏 ) の気温日変化の特徴やその誤差を調べる

8 仙台の夏季地上気温の年々変動 8/14 Temp. (degre ee C) Time (year) アメダスの気温 6-8 月の平均値

9 9/23 モデル (JMA-NHM) の設定と計算領域格子数 / 解像度 101x101: 5km 151x151: 1km 計算時間 2003/2004 年 6 月 30 日 ~7 月 31 日 (32 日 ) 地表面過程 SiB(Simple( Biosphere) ) 同左雲物理 5-classバルク法同左対流スキーム Ki Kain-Fritsch Fit なし放射北川 (2000), 藪他 (2005) 同左雲量部分凝結同左 MANAL(10km) dx=5km dx=1km Sendai

10 地上気温と風の日変化 10/14 地上気温の差 ( ):3~7K2004) 場所( 海岸内陸山岳 ) 時刻 ( 朝方日中 ) Color: temperature at 2-m height Vector: wind at t10-m hiht height

11 地上気温と下層雲量 11/14 地上気温の差下層雲量の差 Diff 地上気温差 ~ 下層雲量差 LLC: Low-Level Cloud

12 アメダスの気温との比較 NHM1km LT 12/14 AMEDAS 再現された気温場 ~ 観測と整合

13 誤差について 13/23 ME: 平均誤差 ( バイアス ) 31 1 ME T m T o 31 n 1 RE: ランダム誤差 31 1 RE T m To ME 31 n 1 1/ 2 T m : モデルの地上気温各地点各時刻で計算各時刻 T o : アメダスの地上気温

14 14/ /2004の地上気温のランダム誤差 05LT LT

15 日較差の RMSE の散布図 15/14 1km<5km 1k km 各観測地点月平均値 5km DTR = Diurnal Temperature Range DTR = daily Tmax - daily Tmin

16 まとめ 16/ /2004 年 7 月の地域気候気温日変化の局所性 ( 海岸山岳内陸 ) 局所性の年々差 => 総観場 ( 下層雲量 ) が異なるためダウンスケーリングによる誤差気温バイアス : -1~2K bias, ランダム誤差 : 1~3K ランダム誤差: 日中大 (2003) 夜間大(2004) ランダム誤差 : 内陸 > 海岸域気温日較差: 1kmメッシュで誤差を低減 => 雲の再現性が良くなった?( 要確認 )

17 今後の課題 17/14 ヤマセの理解 1km メッシュの有難味初期値境界値の影響誤差要因の特定改善気象データの使い道

18 2003 年 7 月初期値境界値の影響 18/14 アメダス MANAL JRA ERA

19 まとめ -2 19/14 誤差要因気温 ME/RMSE :~1K warm bias, ~2K : RE is large in daytime : RE is large in night-early morning time - Regional feature: RE is larger in inland than in coastal area -Error of DTR: reduce by NHM1km (downscaling gain???) Error of shortwave radiation is related to error of temp in (cloud amount might be overestimated in nighttime in 2004) ) -is closely related to Error of DTR

20 Synoptic pattern in 2003/2004 Ps & Wind 2003/ /07 20/14 Cold summer /07 Hot summer Monthly mean by JRA Top-left: 2003/7 anomaly Top-right: 2004/7 anomaly Bottom-left: 20-yr mean

21 SST distribution in 2003/ / / / / /07 Monthly mean by NGSST Left: 2003/7 Center: 2004/7 Right: 2003/7-2004/7

22 Tem mp. (deg gree C) Temperature anomaly in 2003/ AMeDAS: Automated Meteorological ldata Acquisition System / /7 Temp anomaly Time (year) 2004/7 Temp anomaly Cold summer (~3K lower) Hot summer (~2K higher) Monthly mean by AMeDAS

23 Experimental design 23/14 33(32)-days integration for 5-km (1-km) mesh MANAL (10km) NHM5km 6-hourly data 6-hourly nesting => 1-hourly output NHM1km 2003/6/29 09LT 1-hourly nesting=> 1 hourly output 2003/8/1 09LT Analysis period 2003/7/1 00LT 2003/8/1 00LT MANAL : mesoscale objective analysis with 10-km mesh by JMA

24 NHM1km Comparison of Temp in 2003/ /14 AMEDAS

25 Comparison of temperature in 2003/2004 NHM1km LT 25/14 AMEDAS Magnitude of temperature difference is -3 ~ -4 K at 05LT (early-morning)

26 Mean error map of Temp in 2003/ /14 05LT LT

27 Diurnal variation of low-level cloud 27/14 Magnitude of temperature difference is related to magnitude of cloud amount Color: low-level cloud Vector: wind at 10-m height

28 LLC Day-to-day variation of LLC 05LT 28/ Temp.

29 Diurnal variation of surface Temp. 29/ (degc) Climate Temperature (degc) D ifference between 2003 and Time (LT)

30 2003/2004 年の気温差の時系列 Time (LT) 30/14 Difference between 2003 and 2004 (degc)

31 Comparison of difference in Temp. 31/14 AMEDAS NHM1km NGSST East-west constrast MANAL NHM5km 03LT

32 Comparison of difference in Temp. 32/14 AMEDAS NHM1km NGSST MANAL NHM5km 15LT

33 Time-series of Temp in NHM1km/AMEDAS 33/14 Tem mperatu ure AMEDAS NHM1km 2003/07 warm bias cold bias Erro or (K) ME Date(day)

34 Time-series of Temp in NHM1km/AMEDAS 34/14 Tem mperatu ure AMEDAS NHM1km 2004/07 warm bias cold bias Erro or (K) ME Date(day)

$cloud fraction(nhm1km) 雲あり ( モデル )$

35 Time-series of Temp in NHM1km/5km/AMEDAS 35/14 Date: 2003/07/01-11 Date: 2004/07/01-11 AMEDAS NHM1km ME Date(hour) Sunshine duration(amedas) Total cloud fraction(nhm1km) 雲あり ( モデル ) 夜間のwarm bias => 放射冷却の抑制

36 VIS/IR1 and sunshine duration 36/14

37 Scatter plot of ME in DTR 37/ /7: 1km~5km 2004/7: 1km<5km 1km Monthly mean at each station Downscale gain??? 5km DTR = Diurnal temperature range DTR = daily maximum temp. - daily minimum temp.

38 Scatter plot of RMSE in DTR 38/ /7: 1km~5km 2004/7: 1km<5km 1km Monthly mean at each station 5km

ヤマセとは 39/14 2003/7/17 09JST weather chart Cold

usually associated with low-level clouds (Yamase

39 ヤマセとは 39/ /7/17 09JST weather chart Cold northeasterly 2003/7/17 12JST GMS/VIS Yamase cloud (from TENKI) (from kochi univ.) ) Cold and moist easterly~northeasterly, usually associated with low-level clouds (Yamase cloud). yields a cold summer (1993, 2003), serious damage to rice crop.

40 ヤマセに関連する局地気候研究温暖化研究 10km メッシュ気候モデルのダウンスケールで地球温暖化ルで地球温暖化時のヤマセの発生頻度強度の予測地域特性研究 1km メッシュ事例研究 (2003 年 7 月と 2004 年 7 月の比較 ) 物理過程研究 100m メッシュ下層雲解像モデルによる雲の形成過程研究

41 LLC 下層雲量と気温誤差の日々の変動 LT 41/14 Temp.

42 ゾンデとの比較 ~2003 年 7 月 ~ 42 東西風南北風気温相対湿度

43 ゾンデとの比較 ~2004 年 7 月 ~ 43 東西風南北風気温相対湿度

An ensemble downscaling prediction experiment of summertime cool weather caused by Yamase

An ensemble downscaling prediction experiment of summertime cool weather caused by Yamase ヤマセによる冷夏をターゲットにしたアンサンブルダウンスケール予報実験東北大学福井真 1. Introduction 1.1 ヤマセ海洋性極気団を起源とした冷湿な北東風 => 水平規模 ~1000 kmの現象 (Kodama et al. 2009) 冷夏となり農作物に大きな被害 ( 冷害 ) をもたらすことも => 重要な中期予報の対象背が低く複雑な地形の影響を大きく受ける ( 工藤