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第 230回 大気海洋物理学・気候力学セミナー のおしらせ
日 時： 5月 17日(木) 午前 09:30
場 所： 環境科学院 D棟2階 D201号室
発表者： 堀之内 武（地球環境科学研究院/准教授)
\\Takeshi Horinouchi, Faculty of Enviromental Earth Science/Associate Professor
題 目： 成層圏突然昇温時の重力波と前線形成
\\Gravity waves and frontogenesis during stratospheric sudden warmings
発表者： 中村 哲 (地球環境科学研究院/ポスドク)
\\Tetsu Nakamura, Faculty of Enviromental Earth Science/Posdoc
題 目： MLSとOMI-TOMSデータを使った成層圏オゾン同化システムのマルチモデル相互比較
\\A multi-model comparison of the stratospheric ozone assimilation system using MLS and OMI-TOMS ozone
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成層圏突然昇温時の重力波と前線形成 \\Gravity waves and frontogenesis during stratospheric sudden warmings \\(堀之内武 \\Takeshi Horinouchi）発表要旨 :
成層圏突然昇温は冬季成層圏のもっとも劇的な現象である。これまで、突然昇 温に伴って極渦のへり付近で大気重力波の振幅が増大することが報告されてき た。しかしそれに関わるのがどのような重力波であるか（起源や波長等）は明 らかでなかった。本研究では、近年急速に観測数が増大したGPS電波掩蔽による 気温データを用いて、突然昇温時の温度構造を調べた。その結果、突然昇温時 には極渦のへりに大規模な前線構造（以後、極成層圏前線）が形成されること が見出された。重力波の振幅増大とみなされた現象もこれでかなり説明される。 極成層圏前線は長波放射を通じて極渦を小さくする効果を持つ。このような温 度構造はこれまで注目されてなかったが、従来の衛星観測ではよく捉えられな いことが一因と考えられる。極成層圏前線はNCEP再解析では再現されなかった がJCDAS再解析では再現されたので、JCDASでその力学を調べた。なお、時間が あれば計画中の極域対流圏に関わる研究プロジェクトも簡単に紹介する。MLSとOMI-TOMSデータを使った成層圏オゾン同化システムのマルチモデル相互比較 \\A multi-model comparison of the stratospheric ozone assimilation system using MLS and OMI-TOMS ozone \\(中村哲 \\Tetsu Nakamura）発表要旨 :
日本の複数の機関で開発された化学気候/輸送モデル（CCM/CTM）に 局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（LETKF）を実装した成層圏オ ゾン同化システムを構築し、化学場－気象場がカップリングしたデータ 同化システムにおいて、モデル性能が成層圏オゾンの同化性能に及ぼす 影響を調べた。4つのモデル、CCSR/NIES CCM、MIROC3.2 CCM、MRI CCM、CHASER、に共通の同化手法を適用し、MLSの3次元オゾンプロ ファイル、OMI-TOMSのオゾン全量、JCDAS再解析データを同化した。 MLSオゾンプロファイルの同化により、モデルのオゾンプロファイル は独立観測データであるオゾンゾンデのプロファイルに対し、成層圏で は誤差5%以内となる良好な結果を得た。CCSR/NIESとMRIモデルでは、 オゾンの誤差の改善により、放射プロセスを通して、気温の同化結果も 改善された。一方で、対流圏から下部成層圏ではMLSの観測誤差が大き い事と観測データの不足により誤差は改善されなかった。また中間圏で の強い放射－化学結合による同化性能の低下に対し、オゾン破壊/生成に 関わる関連化学種を同化変数に加える事でオゾン同化結果が良くなるこ とがわかった。成層圏中部で顕著な高濃度バイアスを持つCCSR/NIESで は、他のモデルに比べて、モデルの予報ステップにおいて誤差の時間発 展が大きく、アンサンブルスプレッドの時間発展が小さくなったが、最 適化されたスプレッド膨張係数を使うことで、同化性能の低下を軽減す ることができた。 OMI-TOMSのオゾン全量の同化により、モデルのオゾン全量は、SCI AMACHYのオゾン全量に対し、誤差3%以内となる良好な結果を得た。 しかし、この時オゾンの鉛直プロファイルは、誤差の軽減が小さいかま たは誤差が拡大するケースが見られた。これはオゾン全量同化に用いた 観測演算子に鉛直方向の重みを考慮しなかったため、同化サイクルを繰 り返す内にオゾン全量と各高度のオゾン濃度の予報誤差共分散の構造が 歪んでしまう事に起因する。 MLSとOMI-TOMSを同時に同化した場合、オゾン全量、オゾンプロフ ァイルともに良好な結果が得られ、この時モデル間の差異はほとんどな くなり、同化性能のモデルバイアス依存性を小さくするために、複数観 測データの同時同化が有効な手段であることがわかった。 The impact of the model performance on the stratospheric ozone analysis is investigated using four different models with a common chemistry-meteorology coupling data assimilation framework. For assimilation of meteorological field variables with ozone, we used a local ensemble transform Kalman filter (LETKF) with the CCSR/NIES chemistry-climate model (CCM), the MIROC3.2 CCM, the MRI CCM, and the CHASER chemical transport model (CTM). All the models have biases in ozone concentration and the meteorological fields that deteriorated the simulation results of global distribution of ozone. The effects of model biases on assimilation performance are discussed based on the multi-model comparison of assimilation results, for future developments of high performance ozone analysis system. We assimilated ozone profiles provided by Aura/Microwave Limb Sounder (MLS) and total ozone provided by the Ozone Monitoring Instrument-Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS). Meteorological fields obtained from a reanalysis data set (JMA Climate Data Assimilation System) is also assimilated to drive the models. We then examined the effects of the model-bias in ozone concentration, which comes from the model errors in the chemistry, on their assimilation performance of the ozone and meteorological fields. Ozone profiles obtained from assimilation of MLS observations showed good agreement with MLS ozone profiles and independent ozone sonde profiles with the bias less than 5 % in the stratosphere. Assimilation of TOMS total ozone data led to a better total ozone assimilation performance with the bias less than 3 % to independent SCIAMCHY total ozone data, but deteriorated ozone profiles in some cases. We found that a multiple use of both global stratospheric ozone profile data and global total ozone data greatly improved the assimilation performance of global total ozone and the ozone profile, regardless of the model biases.
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