地域的な大気変動のグローバルな再分析

天気予報の初期の頃から、副産物が現在鋳造されていました。これは、「0」日の大気の状態を決定するものです。風向と風速、気温と気圧などの気象変数のさまざまな観測結果を使用して、「概観天気図」が作成されました。 1900 年頃から、このような地図は現在、世界のいくつかの地域、特に北欧と隣接する大西洋で利用できます。

その後、コンピューターと上空データが利用可能になると、この「分析」プロセスが洗練されました。「0」日目の最近の予報と「0」日目の観測データから、数値天気予報の初期フィールドが構築されました。これらの一連の地図は、天気予報を可能にするという目的には十分に役立ちましたが、一連の地図のいわゆる不均一性のため、気候の目的、特に長期的な傾向の決定にはそれほど強力ではありませんでした。モデル、観測ネットワークの密度の変化、および新しい観測プラットフォーム (特に衛星ベースの製品) の利用可能性により、これらの「分析」の品質と詳細が変化します。

したがって、時間と空間にわたる変化は、気象パターンと頻度の変化に関連している可能性がありますが、計測器や観測方法の変化にも関連している可能性があります。ずっと変更されていないモデルを使用することは、この問題を少し解決するのに役立ちました – これらの製品は「再分析」と呼ばれます – しかし、地域的および局所的なスケールでの不均一性という根本的な問題は残っています.

しかし、沖合構造物の保守を計画するとき、環境ストレスに耐えるように船を設計するとき、非常に高い高潮のリスク、または風力エネルギーの可能性を評価するとき、地域的な湧昇の変動性、永久凍土の熱状態への影響、積雪と深さを介した生態学と生化学的サイクル – これらはさらに多くの例のほんの一部です – 十分に均質な長期間にわたる地域的に詳細な気象の流れの現実的で均質な記述が必要です.このような説明は、観測データが不足していることと、再分析の地域規模の不均一性のため、観測から直接構築することはできません.

ムービー:2013 年の中緯度の暴風雨クリスチャンと熱帯暴風雨ハヤンの説明。グローバル ダウンスケーリングによって提供されます。 Martina Schubert-Frisius と Frauke Feser が提供するデータ、Felicia Brisc が編集した動画、気候可視化研究所、CEN/CLISAP、ハンブルク大学、ハンブルク。追加情報については、こちらを参照してください。

ここで、「ダウンスケーリング」のアイデアが解決策を提供しています。ダウンスケーリングとは、大規模な大気の状態、および海岸線や山脈などの地域的および局所的な地理的詳細によって「条件付けられた」ものとして、地域の気象の流れを組み立てることを意味します。実際には、これは、モデルで生成されたフィールドの大規模なコンポーネントを再分析のコンポーネントに「微調整」することによって行われますが、地域規模のコンポーネントは完全にモデルに任せられます。限られた地域 (地域) の大気モデルに関する過去の経験は、大規模な記述の質が十分である限り、この概念がうまく機能することを示しています。特に、大規模な状態が再分析によって均一に記述されると、地域のダイナミクスの一貫した均一な記述が生成されます。

大規模成分の分析の均一性に関する基本的な仮定は、1960 年頃またはそれ以前からの NCEP 再分析の北半球の大部分で満たされているようです。南半球の場合、衛星データの出現後、つまり 1980 年頃から均一性が達成されます。ヨーロッパの ERA-interim や日本の JRA55 などの再分析は、1980 年以降にのみ利用可能です。

私たちの最近の論文 (von Storch et al., 2017) では、中央シベリア、渤海、黄海など、ローカル データ カバレッジが減少または欠如している多くの地域で、この地域ダイナミクスのグローバル分析のパフォーマンスを評価しました。アフリカ南西部と南大西洋。グローバル シミュレーションの出力と限られた期間の利用可能なデータを比較したところ、満足のいく結果が得られました。また、(同様の空間分解能を持つ) 地域シミュレーションの出力との比較により、観測された変動性を再現するスキルが得られました。私たちのケースは、最近 30 から 60 年間の気候状態とその変化の空間的に詳細な再構築が、世界の中緯度および亜熱帯地域の既存の観測データに均質な補足情報を追加することを示しています。

私たちの調査から、以下の一般的な結論を導き出します:

参考文献

• Feser, F., B. Rockel, H. von Storch, J. Winterfeldt, and M. Zahn, 2011:地域気候モデルは付加価値をもたらします。 ブル。アメール。流星。社会 92:1181–1192
• Schubert-Frisius, M., F. Feser, H. von Storch, and S. Rast, 2017:グローバル ダイナミック ダウンスケーリングのための最適なスペクトル ナッジ。 月曜日ウィー。 Rev. 、DOI:https://journals.ametsoc.org/action/cookieAbsent
• von Storch, H., F. Feser, B. Geyer, K. Klehmet, 李德磊 (Li D.), B. Rockel, M. Schubert-Frisius, N. Tim, and E. Zorita, 2017:Regionalローカル データを使用しない再分析 - ダウンスケーリング パラダイムを活用します。 J.地球物理学。解像度– 雰囲気 、DOI:10.1002/2016JD026332、早期オンライン
• Yoshimura K, Kanamitsu M (2008) グローバル再解析の動的グローバル ダウンスケーリング。月の天気 Rev 136:2983–2998。ドイ:10.1175/2008MWR2281.1

この研究、ローカル データを使用しない地域の再分析:ダウンスケーリング パラダイムの活用は、Journal of Geophysical Research:Atmospheres に最近掲載されました。 .ハンス フォン シュトルヒについては、彼の個人ウェブサイト Academia.edu と ResearchGate で詳しく知ることができます。